【摘要】：改革開放以來,我國期貨市場發(fā)展態(tài)勢良好,期貨產(chǎn)品的交易量和種類也在迅速增加。由于期貨具有一定的風(fēng)險投資功能,導(dǎo)致大量投資者不斷涌入期貨市場。目前在商品期貨研究領(lǐng)域,一個重要的研究方向就是如何構(gòu)建出基于期貨價格預(yù)測模型的量化投資策略,進(jìn)而幫助投資者規(guī)避風(fēng)險、提高投資收益。本文選取了我國商品期貨中具有代表性的大豆期貨作為量化擇時策略的研究對象。全面研究量化投資策略的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和期貨價格預(yù)測方法的原理及特點后,本文提出構(gòu)建基于小波分析AR-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的擇時策略應(yīng)用于期貨價格預(yù)測。在獲取大豆商品價格時間序列數(shù)據(jù)后,通過小波分析對數(shù)據(jù)去噪和平滑化,擇優(yōu)選擇了coif4小波基與3層分解層數(shù),確定閾值規(guī)則和閾值調(diào)整方式分別為Rigrsure、sln,繼而運用于案例得到大豆價格數(shù)據(jù)的低高頻信號。分別針對兩種低高頻率信號,構(gòu)建ARIMA時間序列模型以及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和預(yù)測。最后重組低高頻預(yù)測結(jié)果,應(yīng)用于擇時策略中進(jìn)行驗證。本文通過對比不同模型發(fā)現(xiàn),最初的時間序列模型對期貨價格的預(yù)測不夠精確,導(dǎo)致在實際交易中勝率較低;在不斷地改進(jìn)、優(yōu)化模型后,構(gòu)建了基于小波分析AR-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擇時策略,交易機會和改進(jìn)前相似,但是勝率明顯提高,同時改善了年化收益、夏普比率、最大回撤等指標(biāo)。本文探討了基于小波分析AR-BP模型的擇時策略應(yīng)用于期貨投資的可行性和有效性,為投資者在投資選擇上提供了一定的參考價值。但是由于期貨產(chǎn)品類型的多樣化和影響因素的復(fù)雜性,使得構(gòu)建能夠精準(zhǔn)預(yù)測期貨價格的擇時策略還有較長的路要走。
【圖文】：

論文研究技術(shù)路線圖

可以在時域和頻域中同時執(zhí)行數(shù)據(jù)信號效地區(qū)分信號的不同突變和噪聲以實現(xiàn)去噪的目的。一組小波函數(shù)系系統(tǒng)地表達(dá)或逼近信號或函數(shù)是小波小波分析的非常重要的一環(huán)就是小波函數(shù)，小波函數(shù)是可以快速衰減到 0，即小波函數(shù) (t)L(R)2 且滿足 (t)dt 0式中， (t)代表的是基小波函數(shù)，，并且可以通過伸縮集群函數(shù)系統(tǒng)：)atb(t)a(1/2a,b 其中， a, b R,a 0(t)為子小波；a 為尺度因子，反映小波的周期長度；移。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F323.7;F724.5

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本文編號：2624826