本文關(guān)鍵詞：碳交易市場期貨價(jià)格預(yù)測與交易策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：全球環(huán)境變化逐步加劇,控制二氧化碳的排放也成為世界共同的課題,由此低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受到很多國家重視,與之對應(yīng)的碳排放權(quán)交易市場也成為各國發(fā)展與研究的熱點(diǎn),歐盟排放配額(EUA)期貨和核證減排量(CER)期貨是碳排放權(quán)交易市場中的主要標(biāo)的,是項(xiàng)目業(yè)主規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和獲得利潤的工具。本論文用小波分析、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,對歐盟排放配額(EUA)期貨和核證減排量(CER)期貨的價(jià)格趨勢和交易策略進(jìn)行研究。本文選取了排放權(quán)交易市場中歐盟排放配額(EUA)期貨和核證減排量(CER)期貨的相關(guān)參數(shù)作為研究對象,數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍選取2013年1月2日至2014年12月15日,首先檢驗(yàn)確定EUA期貨和CER期貨是否具有長期協(xié)整關(guān)系,然后采用Granger因果檢驗(yàn)確定其領(lǐng)先滯后關(guān)系,建立遺傳算法改進(jìn)的運(yùn)用不同小波函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對具有滯后關(guān)系的CER期貨價(jià)格趨勢進(jìn)行預(yù)測,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,EUA期貨與CER期貨價(jià)格之間具有長期的協(xié)整關(guān)系,而且EUA期貨價(jià)格先導(dǎo)于CER期貨價(jià)格,采用絕對誤差,平均絕對百分比誤差等四個(gè)指標(biāo)度量預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn),改進(jìn)的模型比改進(jìn)前的BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度更高,使用遺傳算法改進(jìn)的Mexican hat小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果最好,與實(shí)際的價(jià)格波動(dòng)幾乎一致,而使用遺傳算法改進(jìn)的Morlet小波模型效果稍次。將EUA期貨價(jià)格由db6小波分解重構(gòu)成為趨勢部分和細(xì)節(jié)部分,運(yùn)用選出的遺傳—Mexican hat小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別對它們進(jìn)行學(xué)習(xí)并劃定自適應(yīng)交易閾,對比每日價(jià)格與自適應(yīng)交易閾值選擇交易策略,最后根據(jù)這種自適應(yīng)交易策略在不同EUA期貨市場情況下的收益情況測定自適應(yīng)交易策略在不同市場中的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明自適應(yīng)交易策略在EUA期貨市場頻繁劇烈波動(dòng)時(shí)收益突出,在市場價(jià)格波動(dòng)較為平緩時(shí)也能獲得較好收益。本文建立的遺傳-Mexican hat小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為預(yù)測問題提供了一種有效的解決途徑,提出的自適應(yīng)交易策略在EUA期貨市場頻繁劇烈波動(dòng)和較為平穩(wěn)時(shí)均有較好表現(xiàn),這種方法為碳排放期貨市場中交易決策的制定產(chǎn)生了一定的參考作用,也為其他期貨市場的研究提供了新的視角和研究基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：交易策略 遺傳算法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Granger因果檢驗(yàn) 小波分析
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X196;F831.5;F726
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景、目的和意義10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 目的和意義10-11
• 1.2 文獻(xiàn)綜述11-15
• 1.3 研究內(nèi)容15-16
• 1.4 技術(shù)路線與研究方法16-18
• 1.4.1 技術(shù)路線16-17
• 1.4.2 研究方法17-18
• 第2章 理論基礎(chǔ)18-25
• 2.1 期貨價(jià)格的技術(shù)分析18-19
• 2.1.1 技術(shù)分析的特點(diǎn)與優(yōu)缺點(diǎn)18-19
• 2.1.2 期貨價(jià)格趨勢19
• 2.1.3 移動(dòng)平均線原理與應(yīng)用19
• 2.2 遺傳算法19-21
• 2.2.1 基本原理19-20
• 2.2.2 遺傳算法基本步驟20-21
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-25
• 2.3.1 人工神經(jīng)元21-23
• 2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-25
• 第3章 碳交易市場期貨間價(jià)格波動(dòng)關(guān)系與碳期貨價(jià)格預(yù)測25-39
• 3.1 模型與方法25-26
• 3.2 格蘭杰因果關(guān)系模型26-27
• 3.3 遺傳算法改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型27-31
• 3.4 碳期貨市場的實(shí)證分析31-38
• 3.4.1 變量和數(shù)據(jù)31-32
• 3.4.2 格蘭杰因果關(guān)系32-33
• 3.4.3 遺傳算法改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果33-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 碳期貨的自適應(yīng)交易策略39-52
• 4.1 自適應(yīng)交易策略模型結(jié)構(gòu)39-40
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理40-41
• 4.3 自適應(yīng)交易閾劃定41-45
• 4.4 策略選擇45-46
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果46-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第5章 結(jié)論與展望52-55
• 5.1 結(jié)論52-53
• 5.2 研究展望53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 附錄60

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：252263