基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析论文

沪铜期贷价格预测模型的构建与预测研究随着中国市场经济地位和人们理财意识的提高,期货交易成为金融交易以及金融衍生品交易中的一个重要交易品种,期货市场的健康稳定发展也成为管理者和投资者研究的重点。

不管是利用期货市场进行投资还是投机,做好风险控制是尤为重要的。

而做好风险控制的前提就需要对期货价格进行预测,在预测分析之后制定相应的交易原则,按照交易原则进行风控处理。

目前,随着现代科技的不断进步与发展,期货的预测方法也越来越多,以统计学中的方法为例,有时间序列预测模型、灰色预测模型、神经网络预测模型等等。

本文首先选取了其中的ARIMA模型、GARCH模型以及BP神经网络模型三种单一的预测模型对沪铜期货价格进行预测。

选取沪铜主连合约从2015年1月5日到2015年9月25日共180个交易日的收盘价数据作为研究对象,其中2015年1月5日到2015年8月28日的沪铜主连合约收盘价数据用于拟合估计模型,剩余的数据用于预测结果的对比分析。

实证的结果表明:BP神经网络模型的累计相对误差值和MAPE值都比ARIMA 模型和GARCH模型要小,说明BP神经网络模型是这三种模型中预测精度最高的。

这主要源于BP神经网络模型有着强大的自学能力,它可以通过训练学习找到参数之间的规律和特点,掌握数据间的依存关系。

其次,根据前面三个单一预测模型的预测效果,本文又在此基础上优化得到了两个组合预测模型,即最优权重线性组合预测模型和基于BP神经网络的组合预测模型,并用这两个组合预测模型同样做了实证分析,得到的结论是:两种组合预测模型相比单一的预测模型,都在一定程度上提高了预测精度;在这两种组合预测模型中,基于BP神经网络的组合预测模型具有更高的预测精度,预测效果更好。

最后,考虑到不同模型对数据的适用性不同,本文又选取了2016年10月10日到2016年11月18日共30个交易日的沪铜主连收盘价进行短期时间跨度预测研究,对比180个交易日的长期时间跨度的预测结果,来探究各模型在沪铜期货价格预测中的适用条件和范围。

基于SVM的金融风险预测研究随着金融市场的繁荣和发展，风险管理成为金融界面临的重要问题。

金融风险指的是由价格波动、市场结构等因素引起的潜在损失。

因此，金融风险管理一直是金融机构的重中之重。

随着科技的飞速发展，越来越多的金融机构采用了机器学习算法来预测和管理金融风险。

SVM是一种强大的机器学习算法，它可以被广泛应用于金融风险预测领域。

SVM算法基于经验风险最小化原则，它可以将数据划分成两个类别，建立一个超平面将两个类别区分开来。

SVM可以通过核函数来将数据映射到高维空间中，从而更好地分类数据。

在金融领域，SVM常常被用来识别风险，预测价格波动等。

以股票市场为例，SVM可以用来预测股票价格波动。

SVM模型将基于股票历史价格和其他基本因素进行建模，可以准确地识别价格波动的趋势。

通过使用SVM，金融机构可以更准确地预测未来股价的变化，并制定相应的投资策略。

在投资决策方面，SVM还可以用于比较不同证券的风险和回报，并提供更好的投资组合建议。

此外，在信用评级领域，SVM也被广泛应用。

通过SVM模型，金融机构可以将客户的信用历史和其他信用因素输入模型，并预测客户的违约风险。

SVM可以在多维度上考虑客户的信用信息，提高信用评级的准确性。

通过使用SVM，金融机构可以更好地预测和管理信用风险，并为投资决策提供更准确的数据和建议。

在保险领域，SVM算法可以用来预测各种类型的风险。

通过SVM模型，保险公司可以精确地识别客户的潜在风险，并制定相应的保险策略。

此外，SVM还可以用来识别保险欺诈行为，提高保险公司的风险管理能力。

虽然SVM算法在金融风险预测方面有很大的应用潜力，但是它的准确性和可靠性也面临一些挑战。

SVM算法对于数据的准备和预处理要求严格，需要大量的数据清洗和预处理工作。

另外，SVM算法对于数据的选择非常敏感，不同的数据可能导致不同的预测结果。

总的来说，基于SVM的金融风险预测是一项具有广泛应用前景和挑战的研究。

基于SVM神经网络的沪深300股指期货的实证研究□魏勤张宇霖【摘要】期货市场作为我国资本衍生品市场的新兴力量，在推动我国经济发展中起到了重要的作用。

为了更好的理解期货市场的特征以及变化规律，期货价格的预测成了众多投资者和学者的热点研究问题。

然而，众所周知期货市场是一个典型的复杂演化的动态市场，并不能很好的刻画整体价格体系变动的特征。

所以，本文旨在运用SVM人工神经网络方法对以HS300股指期货为代表的期货市场做回归预测。

并且结果表明，SVM能够充分反映期货价格时间序列的变动特征，是SVM价格预测的有效方法。

【关键词】HS300；人工神经网络；SVM；回归预测【作者简介】魏勤，闽江学院经济系副教授；张宇霖，北京光大期货量化分析投资顾问长期以来，从事证券及衍生品交易或研究的人们，都在试图尝试运用各种方法来解释和研究价格变动的特点。

在这些方法中最著名的要属尤金·法玛（Eugene Fama）提出的有效市场假说（EMH）理论，该理论认为市场在确定价格时已经把所有的公开信息，包括基本情况和价格历史都已经计算进去了。

因此，价格只有在收到新的信息时才发生变动。

换句话说，在有效市场的假设条件下市场不存在投机行为，这不仅仅是因为价格已经反映了已知的信息，而且因为投资者的数目的众多保证了价格的公平。

然而，现实生活中证券或衍生品市场是一个典型的复杂演化的动态市场，其价格的变动也符合典型的时间序列特征：具有高噪音、非平稳、非线性等特点。

市场系统内部相互作用的因素或状态变量之间的关系难以量化，即难以建立完整的动力方程来描述市场。

因此，为了更为准确的刻画和描述证券或衍生品市场的价格序列的变化情况，鲍尔丁（boldrin 1986）、巴雷特（Barnett．WA）等人将非线性动力学的理论引入了对价格的判断：如果将价格序列看作系统的输出，那么可以缓解无法建立市场动力方程的遗憾，因为作为系统的输出，价格序列必定载有相关系统状态变量的信息，这样就能更为准确的刻画和描述价格序列的变化情况。

中国上海铜期货月度价格预测建模研究高研（中大期货公司研究所浙江杭州 310003）摘要：本文主要基于美元汇率，采用协整理论以及基于VAR的Grange 因果关系检验方法对中国上海期货交易所期铜价格作建模分析。

单位根检验显示，选取的样本序列均为I(1)。

Granger因果关系检验显示，美元对英镑、欧元汇率，美元指数变量均为沪铜期价的Granger原因。

而沪铜期价是3月伦铜期价单向的Granger原因。

最终作出的长期协整方程显示：3月伦铜期价、美元对欧元汇率与沪铜期价构成长期显著的均衡关系，3月伦铜期价对沪铜期价的弹性为0.977，美元对欧元汇率对沪铜期价的弹性为0.02。

从最终建立动态模型来看，模型有较好的拟合及预测精度。

因此，该模型对沪铜期价风险控制具有较好的参考作用。

关键词：美元汇率铜期货价格协整无约束VARModel-Building Study for the Month Prices of Futures ofShanghaiGao hui(Zhongda Futures company Research Institute Hangzhou Zhejiang 310003 )Abstract: In this paper, we made model-building analyze to prices of futures coppers of Shanghai futures Exchange through Cointegration theory and Grange Causality testing which based on V AR. Unit-Root-Testing results show that Time series data, which were selected, are I(1). Grange causality testing show that exchange rate of dollar to pound and dollar to Euro and dollar index are Grange cause of futures prices of Shanghai copper .and futures prices of Shanghai is single directional Granger cause of 3-month London copper. Cointegration testing showed that 3-month futures prices of London copper and exchange rate of dollar to Euro have long-term marked equilibrium relationship with futures prices of Shanghai copper. The elasticity of futures prices of 3-month of London copper to futures prices of Shanghai copper is 0.977. The elasticity of exchange rate of dollar to Euro to futures prices of Shanghai copper is 0.02. Dynamic models have good statistical property and good fitness and forecasting premise. Therefore, the models have good consultation function to forecast and control futures prices of Shanghai copper risk.Key Words: Exchange Rate of Dollar, Futures Prices of Copper,Cointegration, Unrestricted V AR一、引言近两年来，美元的贬值，导致国际基础性商品出现了转折性上涨，2003末全球商品价格大幅上涨与美元的大幅贬值有直接关系。

基于支持向量机的股指期货合约价格预测k提出了支持向量机（Support Vector Mchine简称SVM）的概念。

它以统计学习理论为基础，是一种建立在VC维和结构风险最小化原则基础上的一种新的机器学习方法。

以其完善的理论基础、学习性能和预测性能得到了广泛的关注和应用。

1.支持向量机介绍支持向量机（SVM）是近几年来一种新的学习方法，与一般神经XX络相比，支持向量机算法将转化为一个二次型寻优问题，从理论上讲得到的是全局最优点，可以解决在神经XX络中无法幸免的局部极小值所出现的问题。

支持向量机的拓扑结构由支持向量决定，幸免了传统神经XX络拓扑结构需要经验试凑的方法，而且SVM的最优求解基于结构风险最小化思想，因此具有比其他非线性函数逼近方法具有更强的泛化能力。

2.原理分析给定一个数据集作为训练样本，其中是输入变量，是期望值，是数据点的总数。

通过训练学习寻求一模式使得样本集不但满足，而且对于样本以外的通过能找出对应的。

估量函数为式中：是从输入空间到高维特征空间的非线性映射，为偏置量。

根据结构风险最小化原理函数估量问题就是寻找使下面风险函数最小：=式中：反映了回归函数的泛化能力，是正则化部分；为惩处因子；是经验风险（即样本损失函数的累积）。

常用的样本损失函数有二次函数、Huber函数、Lplce函数和不敏感函数等，由于不敏感函数能够忽略范围内的回归误差所以样本损失常由不敏感函数来度量引进不灵敏损失函数，可得到回归支持向量机模型：常用的核函数是径向基函式中为核参数。

3.影响期货合约价格因素的分析在考虑对支持向量机模型进行训练之前，首先要考虑输入因素和输出因素的选取。

对于影响股指期货合约价格的变动，从宏观经济条件方面考虑，主要受以下几个因素的影响：宏观经济运行状况、宏观经济政策变化、与标的指数成份股相关的各种信息、国际金融市场走势、股指期货合约到期日、投资者心理的变化等。

如果从数据指标方面来看，主要是沪深300股指期货合约的每日基本数据信息，包括：（1）最高价数据；（2）最低价数据；（3）开盘价数据；（4）收盘价数据；（5）总持仓量数据；（6）期货合约成交金额总量；（7）平均价格。

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析一、研究背景沪铜期货是一种重要的金融工具，对于铜行业的决策和投资者的决策有着重要的指引作用。

因此，沪铜期货价格的预测对于决策者和投资者来说具有重要的意义。

目前，基于统计学习的预测方法已经成为研究预测模型的主流方法之一。

但是，传统的统计学习方法只是基于单一的特征进行预测，难以充分考虑到多种因素对沪铜期货价格的影响，因此提高预测准确率的难度较大。

二、研究内容本文基于支持向量机（SVM）算法，通过多特征融合的方法，对沪铜期货价格进行预测分析。

具体来讲，本文将分别从经济、政治、社会、环境等多个角度，选取不同特征，通过特征工程进行预处理，并在SVM模型中进行综合分析，得出预测结果。

1.数据预处理由于本文选择的特征来自不同的领域，因此需要对原始数据进行预处理。

具体来说，需要将不同数据源的数据进行归一化处理，消除量纲之间的影响，并对异常数据进行清洗。

2.特征工程特征工程是将原始数据处理成适合机器学习算法进行分析和建模的过程。

在本文中，我们将从经济、政治、社会、环境等角度进行特征选择。

具体特征选择如下：（1）经济特征：贸易战、PPI等（2）政治特征：国际政治局势、国内政治局势等（3）社会特征：房价指数、消费者信心指数等（4）环境特征：污染指数等3.模型构建本文采用SVM算法进行建模。

SVM算法是一种非常高效且广泛应用于分类和预测问题的算法，它可以在高维空间中寻找最优决策面，能够有效解决样本维度高、样本量少的问题。

在SVM模型中，我们将对所有特征进行综合分析，通过训练集和测试集的多次实验，选择最优的超参数。

三、实验结果为了验证模型的有效性，本文选取了2015年1月至2018年12月的沪铜期货价格数据作为训练集和测试集。

其中，训练集包含1510个样本，测试集包含250个样本。

1.单特征预测为了比较不同特征对预测效果的影响，本文分别选取经济、政治、社会、环境四个特征单独进行预测，并统计了不同特征的误差平方和（MSE）和平均绝对误差（MAE）。

基于期货市场对现货市场的价格预测模型——以上海期货交易所期铜为例芮执多【摘要】本文采用上海期货交易所期铜数据,借助计量等方法,基于铜期货价格与现货价格的均衡关系和价格发现关系,研究期铜期货价格与现货价格时间序列的预测能力,并探索期货价格对现货价格的预测模型,以此为例,研究期货市场对现货市场的价格预测问题.【期刊名称】《预测》【年(卷),期】2009(028)003【总页数】4页(P61-64)【关键词】期货市场;现货市场;价格预测;期铜【作者】芮执多【作者单位】西安交通大学管理学院,陕西西安710049【正文语种】中文【中图分类】F830.91 问题提出我国是世界上初级产品供给和进出口大国，国内初级产品市场价格的走势和波动不仅关乎人民大众的生产生活，也关乎整个国内经济甚至世界经济。

因此，粮食、金属、石油等初级产品市场价格的预测很有必要，有效的预测可以减少交易者的风险，稳定市场，也对政策的制定和实施有着非凡的意义。

期货市场是初级产品除现货市场进行交易的另一市场，期货价格反映了现货市场的供需关系以及交易者对远期供求变化趋势的预期。

基于期货价格的这一本质，有理由猜想期货价格对现货价格的预测功能。

在国外，已经有相关研究运用期货价格来预测现货价格，Moosa和Al-Loughani[1]证明原油市场期货价格不能有效地预测未来的现货价格。

而Kumar[2]证明期货价格是未来原油现货价格的很好的预测。

Brenner和Kroner[3]提出期货市场和现货市场之间的不一致性可能来自于持有成本。

Avsar和Goss[4]观察到，预测的无效更多存在于一些年轻、薄弱的期货市场。

国内一些学者对于期货价格和现货价格的联系进行了研究：如华仁海，仲伟俊[5]，刘庆富和仲伟俊[6]，王洪伟, 蒋馥, 吴家春[7]等均运用计量方法对我国金属铜期货和现货价格之间关系进行了研究，然而只停留在两市场价格关系的探索中，并没有运用此关系进行预测。

作者： 路凯龙[1]
作者机构： [1]北方工业大学经济管理学院,北京100144
出版物刊名： 全国流通经济
页码： 152-153页
年卷期： 2019年 第33期
主题词： 沪铜期货;价格预测;深度学习
摘要：为了提高沪铜期货价格预测的准确性,本文运用深度学习方法中的门控循环单元网络(GRU)、长短期记忆神经网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)三种模型对沪铜期货进行不同频率输入数据的价格预测,结果表明:相比于LSTM神经网络和CNN神经网络,GRU神经网络的预测效果最好.相对于低频数据,高频数据的预测结果更加准确.。