【摘 要】
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2010年、2015年我国分别推出了沪深300股指期货合约和上证50、中证500股指期货合约.我国的股指期货跨品种套利策略得到了蓬勃的发展.随着金融数据的爆炸式增长,影响股指期货价格的因素越来越多.因此,想要捕获不同股指期货之间的错误定价关系也越来越困难.但是,机器学习方法和人工智能技术也越来越成熟,深度学习是机器学习中的重要组成部分,在语音识别、图像处理等方面都有着杰出的表现.本文根据股指期货数
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2010年、2015年我国分别推出了沪深300股指期货合约和上证50、中证500股指期货合约.我国的股指期货跨品种套利策略得到了蓬勃的发展.随着金融数据的爆炸式增长,影响股指期货价格的因素越来越多.因此,想要捕获不同股指期货之间的错误定价关系也越来越困难.但是,机器学习方法和人工智能技术也越来越成熟,深度学习是机器学习中的重要组成部分,在语音识别、图像处理等方面都有着杰出的表现.本文根据股指期货数据的特点,对传统的卷积神经网络进行了改进,构建了基于卷积神经网络的股指期货套利策略,并且基于SVM模型和XGboost模型进行了对比分析.本文第一部分对套利策略的原理以及股指期货的基本内容进行了分析研究.第二部分分别基于SVM、XGboost和改进的卷积神经网络构建了预测模型,对套利组合的价差进行了预测.第三部分采用动态阈值方法确定套利区间,从而构建了完整的股指期货套利模型.最后本文对中证500股指期货和上证50股指期货进行了实证分析.对比研究基于SVM模型和XGboost模型的交易策略.实证结果显示,在最大回撤率处于同一水平下,基于卷积神经网络的股指期货套利策略收益率比基于SVM模型和XGboost模型的套利策略收益率表现更好.证实了将卷积神经网络应用在股指期货套利策略当中具有一定的可行性与有效性,在深度学习与股指期货套利相结合的领域为其他学者提供了一定的参考价值.
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