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基于小波分析的股指期货高频预测研究 被引量：32
1
作者 刘向丽 王旭朋 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2015年第6期1425-1432,共8页
基于低频金融数据的预测,在时间上具有长期性,依赖于整体经济环境,不能形成短期内的准确预测.但是由于高频金融时间序列具有非线性、非平稳性以及其特有的日历效应等特性,传统的ARMA模型也无法得到满意的预测结果.本文提出基于小波多分... 基于低频金融数据的预测,在时间上具有长期性,依赖于整体经济环境,不能形成短期内的准确预测.但是由于高频金融时间序列具有非线性、非平稳性以及其特有的日历效应等特性,传统的ARMA模型也无法得到满意的预测结果.本文提出基于小波多分辨率分析的预测方法,将收益率数据分为高频部分(周期性)与低频部分(趋势性),对拆分后的序列进行重构,并对重构后得到的数据分别建立ARMA模型.实证研究表明,小波多分辨率分析能很好地滤出日内效应,由于股指期货独特的市场特征,应将分解层数定为3,分解重构模型可以提高预测精度. 展开更多
关键词 股指期货 小波分析 ARMA模型 预测 分解与重构
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基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究 被引量：29
2
作者 赛英 张凤廷 张涛 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2013年第3期35-39,共5页
本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测... 本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 中国股指期货 支持向量机 遗传算法 粒子群算法 回归预测
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VAE-ATTGRU模型的股指期货价格预测研究
3
作者 张玉婷 金传泰 李勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第17期293-301,共9页
针对股指期货市场高波动、非平稳、非线性和高信噪比等特性造成的预测难度大的问题,利用变分自编码器(VAE)和循环神经网络(RNN)提出一种基于VAE-ATTGRU的混合深度学习股指期货价格预测模型。利用变分自编码器对股指期货技术指标进行学习... 针对股指期货市场高波动、非平稳、非线性和高信噪比等特性造成的预测难度大的问题,利用变分自编码器(VAE)和循环神经网络(RNN)提出一种基于VAE-ATTGRU的混合深度学习股指期货价格预测模型。利用变分自编码器对股指期货技术指标进行学习,将VAE学习到的潜在因子与原始数据融合实现数据增强,得到更丰富的因子表示;使用循环神经网络对股指期货价格进行预测,发现结合了注意力机制的门控循环单元(ATTGRU)可以对VAE增强后的股指期货数据进行充分学习,对关键特征信息进行捕捉并重新赋予权重。在沪深300股指期货、中证500股指期货和上证50股指期货数据上进行实验,通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对VAE-ATTGRU模型进行评估,发现其在预测精度上优于其他模型。 展开更多
关键词 股指期货预测 变分自编码器(VAE) 数据增强 注意力机制 门控循环单元(GRU)
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基于粗糙集和支持向量机的股指期货预测模型研究 被引量：2
4
作者 周磊 《山东科学》 CAS 2010年第5期66-70,共5页
本文提出基于粗糙集和支持向量机的股指期货走势预测模型。在模型中首先使用粗糙集对指标集进行特征选择,剔除冗余指标,然后使用支持向量机对基于历史数据的股指期货价格走势进行预测。为了评估该预测模型的性能,将预测结果与传统的自... 本文提出基于粗糙集和支持向量机的股指期货走势预测模型。在模型中首先使用粗糙集对指标集进行特征选择,剔除冗余指标,然后使用支持向量机对基于历史数据的股指期货价格走势进行预测。为了评估该预测模型的性能,将预测结果与传统的自回归移动平均模型和BP神经网络模型的预测结果进行比较。实验结果表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 股指期货预测 粗糙集 支持向量机 BP神经网络 自回归移动平均模型
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股指期货定价相对位置及其预测能力检验 被引量：2
5
作者 郑振龙 秦明 《商业经济与管理》 CSSCI 北大核心 2015年第1期64-70,共7页
文章以我国沪深300股指期货为研究对象,使用ETF与股指期货构造套利组合并通过无套利定价原理得到期货理论价格区间后,结合股指期货实际价格定义出文中使用的定价相对位置指数,并使用基本回归模型检验这一指数对股指期货基差和收益率的... 文章以我国沪深300股指期货为研究对象,使用ETF与股指期货构造套利组合并通过无套利定价原理得到期货理论价格区间后,结合股指期货实际价格定义出文中使用的定价相对位置指数,并使用基本回归模型检验这一指数对股指期货基差和收益率的预测能力。最终得出结论:期货实际价格在理论区间内相对位置的变动可以由情绪解释一部分,文中定义的定价相对位置Pt具有对股指期货基差良好的预测能力,但对收益率的预测能力不足。 展开更多
关键词 沪深300股指期货 定价相对位置 预测
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