基于机器学习的期货价格预测技术研究

Finance 金融, 2018, 8(5), 211-220Published Online September 2018 in Hans. /journal/finhttps:///10.12677/fin.2018.85025Analysis of the Rise and Fall of International Futures Based on Xgboost AlgorithmJinqiang Li, Lei LaCollege of Information, University of International Business and Economics, BeijingReceived: Aug. 22nd, 2018; accepted: Sep. 7th, 2018; published: Sep. 14th, 2018AbstractBased on an efficient and complex xgboost algorithm, a classification prediction model was con-structed to train and test the daily transaction data of international futures in the past three years.The model traverses all parameter combinations through the reference tool to obtain the optimal parameters. Then, it is compared with decision tree, random forest, support vector machine algo-rithm, and combined with multiple evaluation indicators for comprehensive evaluation. Experi-ments show that the indicators of the model constructed by the xgboost algorithm are higher than other algorithms, and the overall prediction ability is better. At the same time, it also provides an effective new method for forecasting futures prices.KeywordsFutures, Xgboost, Change Forecast基于Xgboost算法的国际期货涨跌预测分析李进强，喇磊对外经济贸易大学信息学院，北京收稿日期：2018年8月22日；录用日期：2018年9月7日；发布日期：2018年9月14日摘要基于高效复杂的xgboost算法构建了分类预测模型，对最近三年国际期货的日交易数据进行了训练测试。

1引言随着经济的不断发展、理财类产品的不断宣传，各种类型的理财产品逐渐在人们的视野中出现，对资产进行合理配置，让钱变得值钱，使得自己拥有的财富能够在价值上得到最大的提升，引起了我国国民的广泛关注。

在一系列的投资交易方式之中，量化交易脱颖而出，成为新时代的宠儿。

量化交易也被称为算法交易，顾名思义就是依靠预先编写好的代码由计算机进行拟合预测，通过预先设计的算法，获得交易策略的过程。

量化交易采用量化模型代替人为的主观判断，减少了人为因素带来的损失。

机器学习作为人工智能中的重要发展领域，现如今发展很快，得到各界人士的认可。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，其希望通过创立神经元来模拟人脑的运作机制，从而解释数据并且处理数据，其特点就是模型结构的深度，通常深度学习构建的神经网络能有较高深度。

本文根据上述背景，进行深度学习神经网络应用在量化交易策略上的研究。

目前学术界已有相关研究，郭朋（2012）第一次在国内提出了量化交易这一概念，并且对国外的研究进行了综述，从那之后，国内开始了对量化交易的研究。

王新华（2017）在其论文之中提出将人工智能运用到金融领域之中，其在论文中提到，金融领域最多的便是数据，而人工智能则拥有很多处理数据的方式，所以人工智能的相关方法可以在这个领域有很多的运用。

胡叶帅（2021）在其论文中提到将深度学习运用到量化交易策略之中，深度学习的特点就是将大量的数据集带入设计好的模型之中，在图像识别领域发展得很好，但是在处理时序金融数据这方面的研究还不是很多。

王鑫（2018）将深度学习神经网络中的LSTM 循环神经网络运用到系统故障预测之中，证明了LSTM 在时序数据方面的可行性。

文章基于研究现状，以沪深300指数的主力合约（合约代码IF9999）为研究对象，通过深度学习神经网络进行数据预测，预测出未来合约交易的趋势，并进行策略研究，结果证明深度学习神经网络在期货交易价格预测问题方面具有较高的实用性。

基于机器学习算法的股指期货价格预测模型研究作者：***来源：《软件工程》2022年第12期摘要：人工智能技术和量化投资领域的结合，诞生了各类基于机器学习算法的价格预测模型。

为研究不同机器学习算法在股指期货价格预测中的应用效果，采用支持向量回归、长短期记忆网络、随机森林及极端梯度提升树四种常用的机器学习算法构建价格预测模型，对沪深300股指期货价格进行预测研究，并利用贝叶斯算法对模型进行超参数优化，对比贝叶斯优化对于以上四种机器学习算法预测精度的提升效果。

研究结果表明，随机森林和极端梯度提升树因其模型自身的优点，可以实现对金融时序数据的准确预测，而贝叶斯优化利用高斯过程，不断更新先验，可以显著提高支持向量回归预测效果，均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、对称平均绝对百分比误差（SMAPE）和损失适应度（LOSS）分别降低了78.6%、94.7%、95.1%和97.0%。

关键词：机器学习；支持向量机；长短期记忆网络；随机森林；极端梯度提升树中图分类号：TP312 文献标识码：AResearch on Stock Index Futures Price Prediction Modelbased on Machine Learning AlgorithmsYANG Xuewei（School of Economics and Management， Qinghai University for Nationalities， Xining 810007， China）*****************Abstract： With the combination of artificial intelligence technology and quantitative investment， various price prediction models based on machine learning algorithms have emerged. In order to study the effect of different machine learning algorithms on stock index futures price prediction， this paper proposes to use four commonly used machine learning algorithms， namely SVR （Support Vector Regression）， LSTM （Long Short-Term Memory）， RF （Random Forest） and XGBoost （Extreme Gradient Boosting）， to construct a price prediction model， so as to predict the stock index futures price of Shanghai and Shenzhen 300. Bayesian algorithm is used to optimize the hyperparameters of the model， and the improvement effect of Bayesian optimization on the prediction accuracy of the four machine learning algorithms is compared. The research results show that RF and XGBoost can achieve accurate prediction of financial time series data due to their own advantages， while Bayesian optimization can significantly improve the prediction effect of support vector machines by using Gaussian process and constantly updating the prior. MSE， MAE，SMAPE and LOSS are reduced by 78.6%， 94.7%， 95.1% and 97.0% respectively.Keywords： machine learning; SVR; LSTM; RF; XGBoost1 引言（Introduction）宏觀经济背景、金融市场发展水平和投资者心理预期等多种复杂因素共同驱动金融工具价格变化，使得金融时序价格具有非平稳性、非线性和高噪声的复杂特性[1]。

机器学习在期货市场波动性预测中的应用研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习在各个领域的应用也越来越广泛。

其中，机器学习在金融市场的应用备受关注。

本文将重点探讨机器学习在期货市场波动性预测中的应用研究。

一、机器学习在波动性预测中的优势波动性是期货市场中一个重要的指标，它反映了市场的风险水平和价格波动的程度。

传统的波动性预测方法主要基于统计模型，如GARCH模型等，但这些方法在处理非线性、非平稳的时间序列数据时存在一定的局限性。

而机器学习方法则能够更好地捕捉数据中的非线性关系，提供更准确的预测结果。

首先，机器学习方法能够处理大规模的数据。

在期货市场中，每天都会产生大量的交易数据，传统的统计模型在处理大规模数据时容易出现计算复杂度高、模型拟合效果差的问题。

而机器学习方法通过并行计算和优化算法，能够更高效地处理大规模数据，并提供更准确的预测结果。

其次，机器学习方法能够处理非线性关系。

期货市场中的价格波动往往受到多种因素的影响，这些因素之间存在复杂的非线性关系。

传统的统计模型往往假设数据服从线性关系，难以捕捉到这些非线性关系。

而机器学习方法通过构建复杂的非线性模型，能够更好地拟合数据，并提供更准确的预测结果。

最后，机器学习方法能够进行自动特征提取。

在传统的波动性预测方法中，研究人员需要手动选择和提取特征变量，这个过程往往需要大量的专业知识和经验。

而机器学习方法能够通过自动学习和特征选择算法，从原始数据中提取出最具预测能力的特征变量，减少了人工干预的需求，提高了预测的准确性。

二、机器学习在波动性预测中的应用案例机器学习在波动性预测中的应用已经有了一些成功的案例。

例如，研究人员使用支持向量回归机（Support Vector Regression，SVR）模型，基于历史交易数据和宏观经济指标，预测了某期货品种的波动性。

实证结果表明，SVR模型能够较好地捕捉到期货市场的波动性变化，并提供了较为准确的预测结果。

股指期货价格波动预测模型研究近年来，股指期货市场逐渐成为投资者的关注焦点。

在这个市场中，股指期货价格波动是一个十分重要的指标，这直接影响了投资者的交易决策。

因此，建立一种能够准确预测股指期货价格波动的模型，对于参与股指期货市场的投资者具有非常重要的意义。

首先，需要明确一点，股指期货价格的波动不仅受到自身因素的影响，还受到宏观经济、政治等各种因素的影响。

因此，建立一种准确的价格波动预测模型，需要综合考虑各种外部因素。

针对这个问题，常见的方法是采用神经网络、ARIMA等模型进行预测。

但是，这些模型在预测精度和实时性方面存在很大的缺陷。

为了解决这些问题，一些学者开始探索使用机器学习等技术来预测股指期货价格波动。

机器学习是一种通过学习数据并自动调整模型的方法，这种方法在各种领域都取得了很好的效果。

通过对历史数据的学习，机器学习模型可以自动捕捉价格波动的规律，并预测未来价格的变化。

在股指期货市场中，使用机器学习预测价格波动已经成为了一种趋势。

在使用机器学习进行预测之前，首先需要构建一个包含各种因素的数据集。

这些因素可以包括金融市场的指标、经济数据、政治事件等。

通过对这些数据的加工和整合，我们可以得到一个比较完整的数据集。

接着，我们可以使用监督学习的方法，将数据划分成训练集和测试集，并选择合适的模型进行训练，最后得到一个能够准确预测价格波动的模型。

在选择模型时，可以考虑采用决策树、支持向量机等算法。

同时也需要对模型进行调整和优化，以提高预测的精度和效率。

不过，值得一提的是，机器学习仍然有一些限制，例如需要大量的数据、过拟合等问题。

因此，在使用机器学习进行价格波动预测时，需要注意这些限制，并对模型进行合理的调整和优化。

除此之外，还有一些其他的方法可以用于预测股指期货价格波动，例如套利模型、移动平均法等。

这些方法各有优缺点，在实际使用中需要根据自己的需求和实际情况进行选择。

综上所述，股指期货价格波动预测模型是参与股指期货市场的投资者必须掌握的一项技能。

机器学习算法在期货市场风险预测中的应用研究随着科技的不断进步和人工智能技术的崛起，机器学习算法在各个领域中的应用也越来越广泛。

其中，机器学习算法在期货市场风险预测中的应用研究备受关注。

本文将探讨机器学习算法在期货市场风险预测中的应用，并分析其优势和挑战。

一、机器学习算法在期货市场风险预测中的应用1. 数据预处理在期货市场风险预测中，数据的准确性和完整性对算法的效果至关重要。

机器学习算法可以通过对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充和异常值处理等，提高数据的质量和可用性。

例如，通过使用聚类算法对数据进行分类，可以更好地识别和处理异常值。

2. 特征选择在期货市场风险预测中，选择合适的特征对算法的准确性和效率起着至关重要的作用。

机器学习算法可以通过特征选择技术，如相关性分析和主成分分析等，从大量的特征中筛选出最具预测能力的特征。

这样可以减少特征的维度，提高模型的泛化能力和预测准确性。

3. 模型训练和预测机器学习算法可以通过对历史数据的学习和分析，构建出预测模型，并用于期货市场风险的预测。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。

这些算法可以根据历史数据的特征和趋势，对未来的风险进行预测和评估。

二、机器学习算法在期货市场风险预测中的优势1. 高效性机器学习算法可以通过对大量数据的学习和分析，快速建立预测模型，并对未来的风险进行预测。

相比传统的统计方法，机器学习算法具有更高的效率和准确性。

这使得投资者可以更及时地做出决策，降低风险并提高收益。

2. 自适应性机器学习算法可以根据市场的变化和数据的更新，自动调整预测模型，提高预测的准确性和稳定性。

这使得投资者可以更好地适应市场的变化和风险的波动，减少损失并保持盈利。

3. 多样性机器学习算法具有多样性，可以根据不同的问题和数据特征选择合适的算法进行预测。

这使得投资者可以根据自身需求和市场情况选择最适合的算法，提高预测的准确性和可靠性。

三、机器学习算法在期货市场风险预测中的挑战1. 数据质量机器学习算法对数据的质量要求较高，特别是在期货市场这样的高频交易环境中。

基于机器学习的价格预测模型研究与应用随着社会的发展和科技的进步，机器学习作为一种新型的人工智能技术，已经被广泛应用在各个领域中。

其中，机器学习在金融领域中的应用成为了现在的一个热点。

机器学习通过对金融市场的历史数据进行分析，可以为投资者提供有价值的信息，有助于投资者做出更好的决策。

其中，机器学习在价格预测领域的应用尤为重要。

一、机器学习在价格预测中的应用机器学习在价格预测中的应用主要是通过对历史数据进行分析，以建立价格预测模型。

根据预测的种类，可以将价格预测模型分成两类：基于监督学习的价格预测模型和基于无监督学习的价格预测模型。

1、基于监督学习的价格预测模型基于监督学习的价格预测模型是通过监督学习算法建立的。

在这种模型中，需要在历史数据中寻找有监督的模式，再利用这些模式进行预测。

以线性回归为例，通过对某个商品的历史数据进行分析，可以得到一堆样本数据。

每个样本数据包括该商品价格和与价格相关的各种因素，如销售量、商品品牌、广告投入等等。

通过对这些因素进行线性回归，可以得到一个线性方程，该方程可以用来预测该商品的未来价格。

2、基于无监督学习的价格预测模型基于无监督学习的价格预测模型是指在不存在有意义的标签信息的情况下，利用未标记过的数据的统计规律、结构等特征来预测价格走势的技术。

如：聚类、协同过滤等算法。

以聚类为例，当我们想要对某个商品进行价格预测时，首先要定义这个商品所属的类别。

例如我们可以定义商品的类别是电子产品、家用电器等。

然后，利用聚类算法对历史数据进行分析，将商品分到不同的类别中，从而在商品特征相同的前提下，预测同一类商品的价格走势。

二、机器学习模型的特点在利用机器学习建立价格预测模型的时候，需要了解一些机器学习模型的特点，从而能够更好地理解如何使用这些模型。

1、高精度机器学习模型可以利用大量的历史数据建立出高度准确的预测模型，从而能够预测未来价格走势。

2、适用性广泛机器学习模型不仅可以应用于股票、期货等金融领域，也可以运用在房地产、能源等领域中，可扩展性广泛。

Wisdom BusinessDOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2020.17.090基于标的股指及机器学习的股指期货价格预测浙江财经大学 蔡泽栋摘 要：使用机器学习算法对复杂的金融市场数据进行预测，是近年来一个热门的研究方向。

本文以沪深300股指期货为价格预测对象，首先构建VAR模型发现标的股指价格对股指期货价格具有显著影响，其次辅助脉冲响应分析结果确定预测模型中的具体特征，最后基于XGBoost算法，使用历史数据训练模型并进行测试。

结果表明：模型预测效果较好，且与不含标的股指历史交易信息的预测结果相比更加准确，从而得出结论：标的股指历史交易数据对股指期货价格预测有重要作用。

关键词：价格预测 股指期货 VAR模型 XGBoost算法中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2020)09(a)-090-031 引言随着人工智能技术与大数据技术的兴起火热，金融市场预测与机器学习算法的结合成为近年来热门的研究方向。

股价预测是金融时间序列预测问题中最常见的一类，决策树[1]、神经网络[2]、逻辑回归、支持向量机(SVM)[3]等经典的机器学习算法都有被应用于研究中，且均有较完善的研究体系。

然而股指期货价格的预测却有所不同。

股指期货是以股票指数为标的物的标准化期货合约，是一种较为成熟、级别较高的金融投资工具，与股指现货市场密切相关[4]。

因此，在对股指期货价格进行预测建模时，除了其自身的历史交易信息之外，标的股指价格作为输入特征来训练模型也是很有必要的。

此外，选取过少的历史交易信息会导致拟合精度的下降，选取过多又会导致数据过拟合的问题，因此模型输入特征中包含目标预测日前多少天的历史交易信息也是值得探究的。

本文以沪深300股指期货为研究对象，首先使用VAR模型对股指期货现货价格变动的相关关系进行研究与验证，并使用脉冲响应函数分析价格变动的冲击影响与时效，从而找到最优的历史交易信息天数；其次基于在决策树基础上发展而来的XGBoost算法，将相应的变量作为特征训练模型，并调整出最优参数，再用部分历史数据测试最优参数模型的拟合效果，从而作出相应的评价。

使用机器学习算法的股指期货市场预测方法股指期货市场是金融市场中非常重要的组成部分，对投资者和机构来说，准确预测股指期货的走势对于决策和投资具有重要意义。

随着机器学习算法在金融领域的发展，越来越多的研究致力于开发基于机器学习算法的股指期货市场预测方法。

本文将从机器学习的角度探讨股指期货市场预测方法，并讨论其优势和挑战。

机器学习算法在股指期货市场预测中的应用已经取得了一些重要的进展。

其中，监督学习算法是最常用的方法之一。

监督学习算法可以通过历史数据建立模型，并利用这个模型来对未来的股指期货价格进行预测。

常用的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等。

线性回归是一种简单而有用的监督学习算法，它可以通过线性方程来对变量之间的关系进行建模。

通过分析历史数据中的变量之间的线性关系，线性回归算法可以对未来股指期货价格进行预测。

然而，线性回归算法的局限性在于对非线性关系的建模较差。

相比之下，决策树算法可以对非线性关系进行更好的建模。

决策树算法通过构建一系列的判定规则来进行决策，每个规则都代表着一个特定的条件。

通过将历史数据中的特征与相应的目标值进行匹配，决策树算法可以对未来股指期货价格的变化进行预测。

然而，决策树算法容易受到过拟合的问题影响，需要采取一些方法来避免过拟合现象的发生。

支持向量机（SVM）是另一种经常用于股指期货市场预测的机器学习算法。

SVM算法通过在特征空间中找到一个最佳的超平面来进行分类或回归分析。

通过选择适当的核函数和调整模型的参数，SVM算法可以对不同类型的股指期货市场走势进行准确的预测。

然而，SVM算法对于大规模样本数量的处理能力较弱，需要进行一些优化方法以提高效率。

人工神经网络（ANN）是模拟人脑神经网络的一种机器学习算法。

ANN算法通过多层神经元的组合来构建一个复杂的非线性模型，可以对股指期货市场的复杂关系进行建模和预测。

然而，ANN算法的训练时间比较长，需要大量的计算资源和数据样本以及对模型的调参。