基于神经网络的外汇预测研究

外汇预测对金融、企业和政府都至关重要。本研究利用神经网络实现了对时间序列数据（欧元和美元的兑换率）的预测，并通过评价指标对模型进行了评估。我们采用Python编程语言，使用了pandas、numpy、scikit-learn、tabulate、matplotlib和torch等库进行实验。实验包括数据准备、预处理、模型训练和评估。通过多种评价指标和MSE损失曲线，我们验证了模型的良好性能，尤其在测试集上表现出色。这项研究为使用神经网络进行外汇预测提供了一个示例，并介绍了常用的评价指标和预处理技术。