支持向量机在股指现货和衍生品关系建模中的应用

发布时间：2024-09-17 12:53

　　 首先按照先前学者的思路,利用传统的向量自回归-误差修正(VECM)模型进行分析,结果发现期货对现货有明显的引领效应.但若对特定的异常时段进行分析,期货引领现货的效应有所减弱但仍比较明显.考虑到VECM模型自身存在的一些问题,又尝试了遗传算法、最优热路径方法等非参数统计方法.其中,遗传算法收效甚微,但最优热路径算法得到了期货长期领先现货平均2.45分钟、而在2015年股灾期间,期现货之间的领先滞后关系出现了一定程度上的反转的结论.最终本文尝试使用支持向量机(SVM)方法对这一问题进行研究,将数据的尺度从大到小进行分析,目标从寻找长期关系转到短期关系,但最终效果不甚理想.因此认为用SVM很难训练出一个让人满意的分类器,仅用期货、现货等数据预测市场走势无论是短期还是长期来看都是十分困难的.

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【部分图文】：

图１?２０１２年１月４日（左）与２０１５年６月９日（右）沪深３００指数期货、现货分钟数据走势图??

ＡＦｔ?＝?０．０２１５０?－?０．０２７９４Ａ５ｔ＿ｉ?＋?０．００３９ＡＦｔ＿ｉ?－?０．００１３Ｚｔ??（０．０３０５）?（９．１２ｅ－０６）?（０．３６３８）?（０．１４７９）??可以看到，２０１４年数据得出的结论与论文中结论类似：现货受期货引领的效应十分明显，??而期货....

图２遗传算法框架图??其中，Ｔｅｒｍｉｎａｌｓ和Ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ?Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ可以作为结点，帮助我们构造个体（表达式树）；Ｆｉｔｎｅｓｓ??Ｍｅａｓｕｒｅ与Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ帮助我们演绎a

过程中选择出对未来预测最优的那个个体（或者说那个函数）．??在原论文的算法里，每个个体（函数）都被视为一棵表达式树．我们知道，一个函数表达??式可以转成一棵表达式树，反之亦然．由于这是一个非参数统计方法，我们没有对表达式有初??始的模型限定，而是希望通过将四则运算符与一些基本初等....

图３表达式树示例??

“个体”都是一个函数，它可以利用先前的数据去预测将来的期货或现货的价??格．我们希望在运算过程中选择出对未来预测最优的那个个体（或者说那个函数）．??在原论文的算法里，每个个体（函数）都被视为一棵表达式树．我们知道，一个函数表达??式可以转成一棵表达式树，反之亦然．由于这是一个非....

图４遗传算法的５要素??

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