自1978年中国实施改革开放策略以来,中国逐渐发展形成现代商品经济体系,同时伴随着社会需求的迅速扩大,社会劳动生产力也有了极大地提高,随之而来的还有现代商品经济的复杂程度的加剧。此时由于远期合约的局限性,仅仅只能一次性的通过合约价格表现市场供需关系变化的特性与现代商品经济的复杂度产生了矛盾,故而期货商品交易就应运而生。并且大量的经营生产者通过商品期货交易来规避经营生产活动中价格变化可能带来的风险。伴随着应运而生的期货市场的是大量的投机交易策略。自市场成立以来,就不可避免的充斥的大量的投机性交易,投机性交易并没有考虑资产的长期价值,并长期持有以期望获得长期的收益回报,而是期望于短期的资产价格剧烈的波动在承担高额风险的同时进而在短期内获得巨大的收益。在国内和国外文献中可以看出对于期货价格的预测,大多数学者聚焦于对于未来走势的判断,也证明预测期货价格是具有一定的可行性的。故本文基于此原理对期货价格未来走势进行一定程度的预判,期望获得最大收益。而根据已有理论主要选择的模型就是svm支持向量机来进行拟合预测。本文在理论上主要介绍了svm模型分类依据,Dual-Thrust策略的实施条件,以及模型学习的绩效指标等。在实证研究方面,本文依据现实经济情况和品种交易量情况,将回测时间确定为2017年1月1日到2019年12月31日,品种确定为螺纹钢。通过数据处理得到Dual-Thrust的初始回测数据,之后生成相应的因子并进行因子筛子,得到一部分有效因子做为x值输入到模型中进行学习,并且将得到的结果进行反馈到最初的回测中,提升策略的稳定性和夏普比,最后通过参数遴选来优化策略。得到的结果是在参数优化之前,夏普比率为0.37,总收益率为3.86%,最大回撤比率为2.58%,在进行了参数优化之后夏普比率为0.74,总收益率为9.35%,最大回撤比例为5.33%,可以发现策略有明显的提升,总体收益上升了三倍左右,最大回撤仅增加了两倍左右,同时策略的稳定性大量提高,夏普比率提高到了0.74。本文希望通过实证分析的结果给予广大投资者进行商品期货价格投资一定参考。