中國(guó)期貨交易市場(chǎng)經(jīng)過(guò)近三十年的發(fā)展,已經(jīng)擺脫了期貨交易在中國(guó)起步時(shí)交易品種重復(fù),監(jiān)管制度缺失的混亂局面,逐漸走向正軌,吸引了越來(lái)越多的投資者加入期貨市場(chǎng)進(jìn)行交易。通過(guò)對(duì)期貨交易價(jià)格的變化幅度進(jìn)行預(yù)測(cè),不僅能夠?yàn)橥顿Y者提供交易建議,而且對(duì)政府監(jiān)管市場(chǎng)、規(guī)范市場(chǎng)都具有重大意義。針對(duì)期貨價(jià)格變化幅度預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了一種基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期貨價(jià)格變化幅度預(yù)測(cè)模型。在模型設(shè)計(jì)過(guò)程中,從數(shù)據(jù)集選取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面進(jìn)行考慮。數(shù)據(jù)集方面,考慮到投資者的投資收益,預(yù)測(cè)結(jié)果的實(shí)際價(jià)值,從連續(xù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中選取轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)以及轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測(cè)。目前的預(yù)測(cè)模型通常只考慮收盤價(jià),這會(huì)丟失許多有用的信息,通過(guò)將最高價(jià),最低價(jià),成交量等納入考慮來(lái)獲取更多信息,并對(duì)多維數(shù)據(jù)采用主成分分析法進(jìn)行降維。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面,考慮到金融時(shí)間序列的多尺度特征,選擇使用混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),針對(duì)圖像和時(shí)間序列數(shù)據(jù)性質(zhì)的不同,對(duì)應(yīng)用于圖像分類的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),在訓(xùn)練過(guò)程中引入輔助損失,使組成網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中能單獨(dú)進(jìn)行自身優(yōu)化,并根據(jù)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法思想,為輔助損失賦予權(quán)值,體現(xiàn)了數(shù)據(jù)影響程度的不同,并且能夠... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)選取示意圖

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論價(jià)格變化趨勢(shì)由下跌轉(zhuǎn)向上漲的轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)，記為低轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)，將的交易數(shù)據(jù)存入篩選數(shù)據(jù)集。當(dāng)選擇出由下跌轉(zhuǎn)向上漲的轉(zhuǎn)由上漲趨勢(shì)轉(zhuǎn)向下跌趨勢(shì)的轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)。具體規(guī)則與尋找低轉(zhuǎn)勢(shì)開(kāi)始遍歷數(shù)據(jù)集，當(dāng)尋找到某個(gè)時(shí)間點(diǎn)價(jià)格高于前后兩個(gè)時(shí)價(jià)格作為臨時(shí)高點(diǎn)，將該時(shí)間點(diǎn)存入臨時(shí)變量 B，繼續(xù)遍歷時(shí)將該點(diǎn)價(jià)格與臨時(shí)高點(diǎn)比較，如果比臨時(shí)高點(diǎn)高，則更新量 B 所記錄的時(shí)間點(diǎn)，如果低于臨時(shí)高點(diǎn)，則臨時(shí)高點(diǎn)記錄將該點(diǎn)與周圍六個(gè)點(diǎn)的交易數(shù)據(jù)存入篩選數(shù)據(jù)集，計(jì)算該點(diǎn)差值與漲幅加入上個(gè)低轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)的數(shù)據(jù)中，然后程序從高轉(zhuǎn)勢(shì)轉(zhuǎn)入對(duì)低轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)的尋找，并計(jì)算跌幅存入上個(gè)高轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)的篩到遍歷完畢數(shù)據(jù)集。判斷低轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)的流程如圖 2-3。

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文數(shù)據(jù)組成的鄰近數(shù)據(jù)集 N 中提取的局部影響特征�；旌仙窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過(guò)分別使用LSTM 網(wǎng)絡(luò)和 CNN 網(wǎng)絡(luò)捕捉轉(zhuǎn)勢(shì)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)集中包含的局部特征和長(zhǎng)期特征，然后使用特征融合層合并兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)獲取的特征，最后通過(guò) softmax 層進(jìn)行漲跌幅度區(qū)間類別的預(yù)測(cè)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)處理流程圖如下

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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