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基于多维高频数据和LSTM模型的沪深300股指期货价格预
测
邱冬阳;丁玲
【期刊名称】《重庆理工大学学报:社会科学》
【年(卷),期】2022(36)3
【摘要】以2010—2019年的沪深300股指期货为对象,收集日收盘价、5分钟收盘价,以及影响波动的5维度89个指标,采用维度删减、间隔采样方法,组合成多个不同维度和不同频率的LSTM深度学习模型对沪深300股指期货进行预测,并且从空间和时间角度分析维度和频率对股指期货价格波动的影响。
研究表明:LSTM模型可以很好地描绘沪深300股指期货多维高频数据的特征;空间上,变量维度对沪深300股指期货价格的预测带来间接影响,预测精度最高的出现在10至20个交易日区间;时间上,数据频率的影响更为直接,频率越高预测精度越高。
研究结论有助于股指期货参与各方分散和化解金融风险。
【总页数】15页(P55-69)
【作者】邱冬阳;丁玲
【作者单位】重庆理工大学经济金融学院
【正文语种】中文
【中图分类】F83
【相关文献】
1.基于ARMA模型的沪深300股指期货高频数据收益率研究与预测
2.基于ARIMA模型的沪深300股指期货价格预测研究
3.人工神经网络在股指期货价格预测中的研究--基于沪深300股指期货市场高频数据的分析
4.股指期货价格发现能力研究──基于高频数据沪深300的实证分析
5.沪深300股指期货价格发现功能实证研究——基于1分钟高频数据
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收稿日期：2020-09-04修回日期：2020-10-21作者简介：李延军，男，陕西延川人，河北工业大学经济管理学院教授，博士，研究方向为证券市场；林雪瑞，女，河北沧州人，河北工业大学经济管理学院，研究方向为证券市场。
沪深300股指期货与现货市场间风险传染效应及影响因素李延军林雪瑞（河北工业大学经济管理学院，天津300401）摘要：本文选取2005—2019年我国沪深300股指期货和沪深300股票指数日收盘价数据，结合股票推出时间、股价波动性，设置样本组、对照组，运用GARCH 模型、DCC-GARCH 模型、Granger 因果关系检验及多元线性回归模型分析了沪深300股指期货与现货间的风险传染效应及影响因素，并结合研究结论提出对策，以期促进资本市场健康发展。
结果表明：沪深300股指期货市场与现货市场间存在双向的风险传染效应，且经DCC-GARCH 模型分析表明风险传染效应在动荡期尤为明显；影响这种风险传染效应的因素有很多，主要表现为微观因素中的股票市场流动性和股票市场不确定性与极端事件两个方面。
关键词：沪深300股指期货；沪深300股票指数；风险传染；DCC-GARCH 模型；多元线性回归中图分类号：F830.91文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2021）01-0069-09DOI ：10.19647/ki.37-1462/f.2021.01.010一、引言21世纪以来，随着全球金融市场开放程度加深、联动性加强，金融市场间的风险传染效应已成为投资者关注的重点之一。
风险传染效应即在危机发生时，不同金融市场间价格波动的相关性较稳定时期明显增加的现象，它通过贸易传染、资本流动等宏观层面和噪声交易、羊群效应等微观层面的传染渠道引起金融资产收益率和价格波动。
信息时代的到来加速了金融市场间讯息的传递，为金融市场间风险的加速传染埋下隐患。
因此，如何防范金融市场间的风险传染已成为亟待解决的问题。
基于多维高频数据和LSTM模型的沪深300股指期货价格预测基于多维高频数据和LSTM模型的沪深300股指期货价格预测股指期货作为金融市场中的重要工具，一直以来备受投资者的关注。
为了实现更准确的价格预测，在过去几年中，随着大数据和深度学习技术的快速发展，越来越多的研究将多维高频数据和LSTM（Long Short-Term Memory）模型结合起来进行股指期货价格预测研究。
在传统的股指期货价格预测中，常常使用基于统计模型或机器学习模型的技术来进行预测。
但是，由于股指期货市场的复杂性和动态性，传统方法常常难以准确预测价格的变化。
因此，利用多维高频数据和LSTM模型进行股指期货价格预测成为了当前的研究热点之一。
多维高频数据是指基于时间序列的大量交易数据，包括股指期货的价格、成交量、持仓量等指标。
通过对这些数据进行有效的处理和分析，可以获得对股指期货市场的全面了解，并取得更好的预测效果。
而LSTM模型则是一种特殊的循环神经网络，可以较好地处理时间序列数据，并具有记忆和遗忘机制，因此可以适用于预测股指期货价格的长期依赖关系。
为了验证多维高频数据和LSTM模型在股指期货价格预测中的效果，我们选择了沪深300股指期货作为研究对象进行实证分析。
首先，我们从期货市场获取了多维高频数据，包括股指期货的历史价格、成交量、持仓量以及其他相关指标。
然后，我们使用LSTM模型对这些数据进行训练，并进行预测股指期货的价格。
实验结果显示，基于多维高频数据和LSTM模型的沪深300股指期货价格预测具有较好的准确性和稳定性。
通过对比实际价格与预测价格的差异，我们发现预测误差相对较小，能够捕捉到价格的长期趋势。
同时，模型对于市场的短期波动也具有一定的预测能力。
多维高频数据和LSTM模型的结合在股指期货价格预测中具有广阔的应用前景。
首先，由于模型能够处理大量的时间序列数据，预测结果更加准确可靠，可以帮助投资者实现更好的收益。
其次，该方法能够捕捉到市场的长期趋势和短期波动，有助于制定更加合理的投资策略。
基于组合模型的股票收盘价短期预测方法作者：魏健赵红涛刘敦楠来源：《经济研究导刊》2021年第09期摘要：股票收盘价的涨跌受到多方面的影响，针对传统单一的算法难以准确预测收盘价，而CNN-LSTM和GBDT为神经网络模型和决策树算法中的杰出代表。
设计基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、長短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）、梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）、CNN-LSTM 的组合预测模型，通过Python对上证指数进行实例验证以及与各单项预测模型比较得出，组合预测方法正确预测收盘价涨跌的比例远高于单项预测模型，其正确预测的比例达到了94.33%，在其他误差标准上，组合模型也有一定的优势。
关键词：收盘价短期预测;灰色关联;DBSCAN聚类;CNN-LSTM模型;BP组合模型;GBDT 模型中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）09-0075-05引言在股票市场中利用量价关系可以推测股价的走势，近年来股票的涨跌也越来越受到人们的关注，所以精准预测股票走势无疑是一个很重要的问题。
根据近些年来金融工作者的反复研究，发现精准预测收盘价对判断股票的走势有指导性作用[1]。
收盘价既是股票交易的暂时终点也很可能是新的价格变动的开端，因此它对预测股票变化趋势有重要意义[2]。
苏适等（2017）[3]和金之榆等（2019）[4]介绍了异常值的数据处理方法，认为可以使用DBSCAN聚类的方法来筛选异常值。
孙丽洁（2020）[5]和马煜等（2020）[6]使用灰色关联度来判断非线性各指标之间的关系，同时选用关联度较高的指标作为重点研究对象。
勾玄等（2020）[7]和欧阳红兵等（2020）[8]提出使用神经网络模型来预测股票收盘价，尤其是CNN 和LSTM模型在预测中有良好的效果。
股指期货短期价格预测模型研究作者：徐颢华顾海峰来源：《金融教学与研究》2014年第03期摘要：本文构建的短期股指期货预测模型，是采用导数分析首先判断其走势方向，再通过一阶差分BP神经网络模型预测波动幅度，进而得到预测日期指价格。
以沪深300股指期货为例进行的实证表明，该方法的符号正确率达到75%以上，平均绝对误差也只有20多个点。
该方法可用于研究我国股指期货市场的短期定价机制和指导股指期货短期套利。
关键词：差分BP神经网络；股指期货；短期价格；预测模型；沪深300指数中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2014）03-0027-06一、引言中国证监会于2010年宣布HS300指数期货正式上市交易，为中国的金融市场增加了新的投资工具，如何对其价格进行预测也成为众多投资者关注的焦点。
股票、期货、外汇的预测一直是热门的话题，其预测的方法有各式各样。
在上个世纪六七十年代，关于基本面分析与技术分析的争论达到一个高峰。
对于技术分析的反驳，主要原因在于技术分析认为价格可以预测，而这与有效市场假说是背道而驰的 [1] 。
Fama（1970） [2] 指出，在一个“有效”市场中，价格能够“充分反映”可获得的信息。
但是后来的金融学者，如Brown和Jennings（1989） [3] 提出一个两阶段噪音理性预期模型，以及一些行为经济学家提出的正反馈模型，证明了技术分析的有效性。
在对价格变动预测研究中，一般的预测方法可以大概分为两类：一类是利用统计学、计量经济学模型；另一类是利用神经网络、模糊集合等人工智能方法。
由于股票指数期货市场是一个不稳定的、开放的、非线性动态变化的复杂系统。
市场上股指期货合约价格的变动受到金融、经济、政治、社会以及投资者心理等众多因素的影响，其变化过程具有非线性、混沌性、长期记忆等特点 [4] 。
神经网络模型强大的非线性映射能力被一些学者用来研究市场的预测分析。
前言2010年1月8日，国务院原那么同意推出股指期货；2月20日，证监会正式批复中国金融期货交易所沪深300股指期货合约和业务规那么，至此股指期货市场的主要制度已全部发布；2月22日9时起，中国金融期货交易所开始正式受理客户开立股指期货交易编码的申请。
股指期货上市前的各项筹办工作紧锣密鼓并相继完成，正式推出之日将至。
股指期货的推出将是中国金融市场上的一次重大创新，填补了我国金融期货的空白，它将改变当前市场单一的博弈模式，结束中国股票市场持久以来没有做空机制的现状，同时也有利于提高金融市场效率与市场透明度，积极鞭策产物创新、策略创新，必将对中国股市、期市的和谐健康开展作出重大奉献。
股指期货的呈现亦将使得机构投资者的交易策略更富多元化。
操纵股指期货的多项特征与优势，可以轻松实现套利、套期保值以及资产配置等组合策略，有效改善投资组合的效率。
为帮忙机构投资者更全面明晰地了解股指期货、了解股指期货推出后的新市场、新策略，我们以下就股指期货的根底常识、以及操纵股指期货进行套利、套期保值、资产配置等可选交易策略作一一介绍。
根底篇股指期货根底常识一、股指期货概况期货分为商品期货和金融期货。
股指期货为金融期货的一种，是以股票指数为标的资产的尺度化期货合约。
买卖双方报出的价格是一按期限后的股票指数价格程度，合约到期后通过现金结算差价的方式进行交割。
1、股指期货的特征股指期货是一种金融衍出产物，即它的价格衍生于股票这样一种根底资产。
股指期货在全球范围内的成功得益于股票市场的高波动性。
传统的股票市场中，由于成本压力增加、市场收益程度下降，对风险进行办理显得尤为重要，投资者急需更多可供选择的投资策略，而孕育而生的股指期货就是这样一种高效率、低成本的策略东西。
〔1〕风险转移和收益增加股指期货的主要优势在于它可以实现风险转移。
市场中的投资者对风险有不同偏好。
风险厌恶型的投资者可能不但愿持有的投资组合发生吃亏，而风险爱好型的投资者却愿意主动承当更大的风险，而且通过准确预测市场的走势，来博取盈利的时机。
基于支持向量机模型的股指期货高频交易策略研究共3篇基于支持向量机模型的股指期货高频交易策略研究1随着股指期货市场的不断发展和交易规模的不断扩大，高频交易已成为股指期货市场中的重要交易方式之一。
高频交易是指利用计算机技术，在非常短的时间内进行大量的买卖操作，以赚取微薄但高频的利润。
在高频交易中，交易策略是成功的关键。
本文基于支持向量机模型，探索股指期货高频交易策略，旨在提高交易成功率和收益水平。
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，能够在高维空间中将数据进行分类和回归。
在股指期货高频交易策略中，SVM模型可以用来进行趋势预测和交易信号的生成。
首先，对数据进行处理和预处理。
在高频交易中，时间是至关重要的，因此需要选择适当的时间尺度和数据频率。
本文选择1分钟的时间尺度和历史交易数据，建立了一个时间序列模型。
然后，对数据进行平滑处理，以消除噪音和震荡。
然后，引入支持向量机模型，对数据进行趋势预测。
SVM模型可以在高维空间中对数据进行分类和回归，本文选择了回归模型。
通过对历史数据进行回归分析，得到了未来一段时间内的股指期货价格趋势预测结果。
最后，结合趋势预测结果和交易规则，生成高频交易信号。
在高频交易中，信号的生成是至关重要的。
本文采用了双均线交易策略，即以短期均线为触发线，以长期均线为确认线，当短期均线从下往上穿过长期均线时买入，当短期均线从上往下穿过长期均线时卖出。
通过支持向量机模型和交易规则相结合，本文对股指期货高频交易进行了研究和测试。
实验结果表明，本文提出的交易策略具有一定的优越性，能够在一定程度上提高交易成功率和收益水平。
综上所述，本文基于支持向量机模型，探索了股指期货高频交易策略，并提出了一个基于双均线交易策略的交易系统。
该系统能够在一定程度上提高交易成功率和收益水平，具有一定的实际应用价值。
未来，还可以进一步优化模型和策略，提高交易效果和稳定性本文基于支持向量机模型，研究了股指期货高频交易策略，并提出了一种基于双均线交易策略的交易系统。
