【摘 要】
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我国的农产品期货在期货市场中占据着相当大的比重,不管从活跃度还是占比来讲,农产品交易都是占主体的一类交易品种,而大豆交易又是农产品交易中的核心主体,宏观上起着稳定市场价格,协助政府把控经济平稳运行,供需关系上起着规避经济风险,亡羊补牢的门控意义,其重要性不言而喻。本文将利用期货市场指标与LSTM神经网络相结合,对大豆期货价格进行研究。在大豆期货价格预测研究中,本文截取2010年2月15日至2019
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我国的农产品期货在期货市场中占据着相当大的比重,不管从活跃度还是占比来讲,农产品交易都是占主体的一类交易品种,而大豆交易又是农产品交易中的核心主体,宏观上起着稳定市场价格,协助政府把控经济平稳运行,供需关系上起着规避经济风险,亡羊补牢的门控意义,其重要性不言而喻。本文将利用期货市场指标与LSTM神经网络相结合,对大豆期货价格进行研究。在大豆期货价格预测研究中,本文截取2010年2月15日至2019年12月31日期间的黄大豆1号主力合约期货价格数据片段,选取了适用预测价格的变量指标,并对原始数据进行预处理,而后采用最大最小标准化方法对数据进行归一化调整,并根据皮尔逊相关系数分析、L2正则化回归以及主成分分析对变量进行了筛选降维处理,进而构建大豆期货预测指标体系。将研究目标由大豆期货结算价转换为结算价涨跌幅。通过调整参数确定了最优模型参数,构建基于大豆期货结算价的LSTM神经网络,使用平均绝对误差MAE对模型预测的准确性进行判断。实证分析结果表明LSTM神经网络预测的结算价涨跌准确率达到了92.90%,预测值与真实值的波动极为一致。最后,本文通过LSTM神经网络与RNN神经网络的对比发现前者的预测结果更佳,并采用该模型对大豆期货价格的涨跌进行预测。以期能为大豆期货市场提供数据支持以及对买卖双方交易上提供良好的参考价值,为投资交易提供一定的指导。
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