【摘 要】
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随着资本市场对外开放,包括股指期货在内的金融衍生品的对外开放也备受期待,如何通过预测期货价格变化获得可观收益是投资者关心的重要问题之一。本文首先在文献研究与理论分
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随着资本市场对外开放,包括股指期货在内的金融衍生品的对外开放也备受期待,如何通过预测期货价格变化获得可观收益是投资者关心的重要问题之一。本文首先在文献研究与理论分析的基础上,选取2019年所有交易日的期货价量交易信息、技术指标和市场主要指数的价量信息作为价格预测模型的输入特征;研究样本为沪深300股指(CSI300)期货,并选用1分钟高频数据,基于五种机器学习算法——决策树、随机森林、XGBoost、BP神经网络与支持向量机算法构建价格预测模型;在每月末对模型进行更新以及对相应参数进行调优,再对期货的价格进行预测并对结果进行对比分析;根据预测结果设计“买涨卖跌”的交易策略并进行回测;最后,为了进行稳健性检验,本文还分别选取了2018年和2017年所有交易日的数据重复上述操作。结果显示,利用支持向量机算法构建的模型对股指期货价格进行预测的误差最小,准确率高且稳定;此外,根据其结果构建的交易策略在风险一定的情况下累计收益率更高,风险更可控,更适合于股指期货价格预测和投资应用。
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