基于智能优化多因子深度学习的期货价格预测研究

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:knh1988
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随着市场化经济体制改革,我国期货市场逐渐发展壮大。1990年10月,郑州粮食批发市场的成立标志着中国期货市场的诞生。时隔30年,我国期货市场已经初具规模。期货市场在不断完善的过程中发挥着越来越重要的作用,期货价格的走势不仅影响投资者的切身利益,还关系到市场整体的健康发展。因此,提高期货价格的预测精度不仅具有理论意义,更具有深远的现实意义。然而,期货价格具有非线性和非平稳性的特征,这给高精度预测带来了严峻的挑战。为了提升模型的预测效果,增加模型在数据集上的鲁棒性,笔者将从以下内容展开研究:(1)对市场的有效性进行检验:通过Hurst检验、ADF检验以及方差比率检验证明市场不服从随机游走假设,具有一定的可预测性;(2)收集与预测变量具有相关性的因子,利用互信息以及Lasso方法对收集的因子进行综合筛选,并使用堆栈自编码器(SAE)降低筛选后因子的维度,在不损失有效信息的前提下,提高后续预测模型的收敛速度;(3)在长短期记忆网络(LSTM)的基础上引入Attention机制,并使用布谷鸟优化算法(CS)对模型的重要参数进行寻优,提高确定性预测的鲁棒性以及预测精度;(4)为了体现预测系统的完整性,在分位数回归(QR)的基础上引入LSTM模型进行不确定性区间预测,并利用网格搜索法(GS)确定模型的最佳参数组合。实证研究选取了三个期货价格数据。实验结果表明:确定性预测的MAPE值均在0.6%以下,区间预测的PICP值均在90%以上。相较于其他基准模型,本研究提出的预测系统具有更小的统计误差。另外,针对其他期货数据的预测分析也验证了预测系统具有良好的泛化性能。
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