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基于神经网络预测模型的最佳交易策略探究
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作者 董涵 陈佳丽 +1 位作者 王浩然 叶晓辉 《南京师范大学学报（工程技术版）》 CAS 2023年第4期19-28,共10页
采用基于长短时记忆神经网络(LSTM)模型预测金融交易中投资产品的未来价格,由此预判涨跌情况,考虑交易(佣金)成本,分析做多、做空两种交易方式的最佳策略.通过实验得出:当预测准确度接近50%或大于50%时,交易模型才能更大程度获利;在测... 采用基于长短时记忆神经网络(LSTM)模型预测金融交易中投资产品的未来价格,由此预判涨跌情况,考虑交易(佣金)成本,分析做多、做空两种交易方式的最佳策略.通过实验得出:当预测准确度接近50%或大于50%时,交易模型才能更大程度获利;在测试集为25%时获得收益达到最大,且四品种收益率高低顺序为比特币、原油、美元指数、黄金.改变相对佣金,对组合交易的偏向起到一定影响,收益呈梯度式变化.模型按一日交易一次进行了简化,并不能用于单日高频交易的分析. 展开更多
关键词 期货交易 LSTM模型 单类交易 组合交易
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