【摘 要】
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股指期货作为风险对冲和套期保值的重要工具,随着资本领域的对外开放和人民币国际化的推进,其交易的需求将会越来越大,股指期货市场的开放和壮大将成为一种必然。相较于股价等金融时序数据的预测,股指期货价格的预测需要考虑每月调仓、到期换仓等实际情况,使得问题更为复杂。为了能更准确的预测股指期货价格,本文选择沪深300股指期货的主力连续合约数据进行研究,避免了考虑调仓和换仓等复杂情况,将问题简化为类似股票指数
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股指期货作为风险对冲和套期保值的重要工具,随着资本领域的对外开放和人民币国际化的推进,其交易的需求将会越来越大,股指期货市场的开放和壮大将成为一种必然。相较于股价等金融时序数据的预测,股指期货价格的预测需要考虑每月调仓、到期换仓等实际情况,使得问题更为复杂。为了能更准确的预测股指期货价格,本文选择沪深300股指期货的主力连续合约数据进行研究,避免了考虑调仓和换仓等复杂情况,将问题简化为类似股票指数的研究预测,并结合近年来机器学习领域中效果较好的长短时记忆网络和轻梯度提升机及二者的组合模型对股指期货的收盘价进行预测。在数据预处理的过程中,本文在基本行情指标的基础上,补充构建了系列技术指标,然后先对所有变量指标进行归一化处理以消除量级差异,接着采用主成分分析来解决变量间的的多重共线性问题,对变量分析降维后形成了三个主成分,然后将前两个主成分作为模型的输入向量。在建模的过程中,本文将在诸多领域广泛应用和效果较好的长短时记忆网络和轻梯度提升机引入到股指期货的价格预测中,采用Adam算法对模型进行优化,然后运用单一模型进行回归预测,并对预测结果进行了分析。接着借鉴集成学习中Bagging的并行学习思想,采用误差倒数加权法和最优加权法分别对长短时记忆网络和轻梯度提升机进行集成,利用组合模型对股指期货价格进行预测。综合比较单一和组合模型的表现,结果显示最优加权组合模型的效果优于误差倒数加权组合模型,组合后的模型相较于组合前的单一模型误差更小,效果更优,精度也得到了一定程度的提升。最后,本文基于上述模型制定了以股指期货涨跌幅作为信号的交易策略,回测结果显示,组合模型在回测指标上的表现均好于底层单一模型,各模型的累计收益率均较高,最大回撤和夏普比率也在合理范围内,论证了所提组合模型的合理性。
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