【摘 要】
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量化投资为主动投资管理的一种新模式,其在欧美有五十余年的发展历史,在中国仅有十余年的发展历史。近几年伴随着机器学习与深度学习井喷式的发展,量化投资市场上基于机器学习与深度学习的量化模型的应用越来越多。本文分析了国内外量化投资市场上,机器学习与深度学习模型的相关研究与应用,发现其主要集中在股票市场,期货市场鲜有;因此,在介绍时间序列预测相关技术、剖析期货市场微观结构的基础上,选取2017年4月至7月
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量化投资为主动投资管理的一种新模式,其在欧美有五十余年的发展历史,在中国仅有十余年的发展历史。近几年伴随着机器学习与深度学习井喷式的发展,量化投资市场上基于机器学习与深度学习的量化模型的应用越来越多。本文分析了国内外量化投资市场上,机器学习与深度学习模型的相关研究与应用,发现其主要集中在股票市场,期货市场鲜有;因此,在介绍时间序列预测相关技术、剖析期货市场微观结构的基础上,选取2017年4月至7月,商品期货市场螺纹钢品种主力合约高频数据,选取相关特征作为输入,基于LSTM算法建立了趋势预测模型。实验结果与回测效果表明,该模型能够较好地预测螺纹钢品种期货短期内的涨跌趋势,证明了LSTM算法在期货高频数据上的适用性。
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