【摘 要】
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由于商品期货具有与传统金融资产相关性较低、可多空并举的特性,因此,商品期货投资策略研究受到投资理论和实务界的广泛关注。本文在研究影响五种大宗商品价格走势的主要因素
【机 构】
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北京大学光华管理学院,嘉实基金管理有限公司
【基金项目】
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中国博士后科学基金第61批面上项目《大数据环境下复杂系统投资组合风险分析与投资优化》(项目编号:2017M611513)的资助
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由于商品期货具有与传统金融资产相关性较低、可多空并举的特性,因此,商品期货投资策略研究受到投资理论和实务界的广泛关注。本文在研究影响五种大宗商品价格走势的主要因素基础上,采用LSTM-Adaboost模型对非线性、非平稳的商品价格序列进行建模和预测,以提高神经网络模型的预测能力和泛化能力。根据LSTM-Adaboost模型的预测结果构造相应的投资策略,将基于LSTM-Adaboost模型的商品期货交易策略同经典的商品期货交易策略进行比较研究。结果表明:无论是年化收益率指标还是夏普比率指标,基于LSTM-A
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