股指期貨是以股票指數(shù)為標(biāo)的物的金融期貨品種,是我國金融市場的重要組成部分,在發(fā)揮著價格發(fā)現(xiàn)、對沖股票風(fēng)險等作用的同時,也極大豐富了金融投資者的投資渠道,影響了投資者的投資策略,其作為具有獨特功能的交易市場為整個經(jīng)濟領(lǐng)域提供著無可替代的作用,因而股指期貨價格預(yù)測的意義重大�，F(xiàn)有的股指期貨價格預(yù)測方法主要有使用傳統(tǒng)計量模型的時間序列分析法、支持向量機回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法等,但時間序列分析法難以刻畫金融市場波動的隨機性和復(fù)雜性,對金融時序的預(yù)測效果不佳,而支持向量機存在核函數(shù)難以選擇和訓(xùn)練速度慢、耗時長的缺點,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定的缺點,這就使得單一模型可能存在無法完全擬合模型的情況。由此,本文提出了集成支持向量機回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的長短時記憶模型的混合模型構(gòu)建方案,旨在進(jìn)一步提升股指期貨價格預(yù)測的準(zhǔn)確性。本文首先分析了中國的三種股指期貨,鑒于中證500股指期貨的投機性、易操縱性,本文選擇了更具市場代表性的滬深300和上證50股指期貨主力合約日數(shù)據(jù)來作為研究對象,同時研究兩只期貨產(chǎn)品避免了模型的偶然性。在指標(biāo)選取上,將技術(shù)指標(biāo)納入模型的輸入變量,綜合考慮基本行情指標(biāo)和技術(shù)指... 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4-2支持向量回歸（SVR）示意圖

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章基于混合模型的股指期貨價格預(yù)測理論框架27絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖，其中，A表示RNN的主體結(jié)構(gòu)，"是t時刻的輸入層，"是t時刻的輸出層。在t時刻，主體結(jié)構(gòu)A讀取t時刻的輸入層數(shù)據(jù)"，經(jīng)過運算學(xué)習(xí)之后輸出"。圖4-3簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖之后我們延伸圖4-3的結(jié)構(gòu)，如圖4-4所示。RNN在每一時刻t都存在輸入層"，和與之相對應(yīng)的輸出層"，而此時的主體結(jié)構(gòu)A是根據(jù)t1時刻的主體結(jié)構(gòu)A和t時刻的輸入層"共同影響的，由此循環(huán)向后傳遞。簡而言之，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“循環(huán)”之意就在于此。圖4-4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開結(jié)構(gòu)示意圖4.2.2長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的循環(huán)記憶性使之非常適用于處理時序數(shù)據(jù)，但其也存在一定的缺陷，和人的記憶一樣，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對越近的數(shù)據(jù)記憶最深，對于之前的數(shù)據(jù)會隨著時刻的推移逐漸淡忘，甚至最終完全遺忘，從而影響數(shù)據(jù)處理的精度。為了解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的致命缺陷：長程依賴（Long-TermDependencies），Schmidhuber教授在上世紀(jì)末提出了長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM），這是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種改良結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了同時記憶長期和短期信息的功能。長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM是一種改進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的特殊之處在于通過引入“門（Gates）”結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)對信息的長期記憶和有效篩眩

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第4章基于混合模型的股指期貨價格預(yù)測理論框架27絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖，其中，A表示RNN的主體結(jié)構(gòu)，"是t時刻的輸入層，"是t時刻的輸出層。在t時刻，主體結(jié)構(gòu)A讀取t時刻的輸入層數(shù)據(jù)"，經(jīng)過運算學(xué)習(xí)之后輸出"。圖4-3簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖之后我們延伸圖4-3的結(jié)構(gòu)，如圖4-4所示。RNN在每一時刻t都存在輸入層"，和與之相對應(yīng)的輸出層"，而此時的主體結(jié)構(gòu)A是根據(jù)t1時刻的主體結(jié)構(gòu)A和t時刻的輸入層"共同影響的，由此循環(huán)向后傳遞。簡而言之，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“循環(huán)”之意就在于此。圖4-4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開結(jié)構(gòu)示意圖4.2.2長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的循環(huán)記憶性使之非常適用于處理時序數(shù)據(jù)，但其也存在一定的缺陷，和人的記憶一樣，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對越近的數(shù)據(jù)記憶最深，對于之前的數(shù)據(jù)會隨著時刻的推移逐漸淡忘，甚至最終完全遺忘，從而影響數(shù)據(jù)處理的精度。為了解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的致命缺陷：長程依賴（Long-TermDependencies），Schmidhuber教授在上世紀(jì)末提出了長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM），這是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種改良結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了同時記憶長期和短期信息的功能。長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM是一種改進(jìn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的特殊之處在于通過引入“門（Gates）”結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)對信息的長期記憶和有效篩眩

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]滬深300股指期貨價格預(yù)測研究[D]. 吳迪.沈陽工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股指期貨價格預(yù)測研究與應(yīng)用[D]. 胡文鵬.湖南大學(xué) 2018
[3]基于多預(yù)測模型的中國—東盟進(jìn)出口貿(mào)易額研究[D]. 鄧洋洋.廈門大學(xué) 2018
[4]基于LSTM和灰色模型集成的短期交通流預(yù)測[D]. 談苗苗.南京郵電大學(xué) 2017
[5]基于混合模型的股票趨勢預(yù)測方法研究[D]. 吳少聰.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[6]滬深300股指期貨價格預(yù)測的實證研究[D]. 陳倩文.東北財經(jīng)大學(xué) 2016
[7]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)在量化投資中的應(yīng)用[D]. 白凱敏.山東大學(xué) 2016
[8]基于深度學(xué)習(xí)之股指期貨交易[D]. 楊杰群.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[9]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股指期貨中的應(yīng)用[D]. 徐鵬.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2007



本文編號：3095986