在金融科技中基于人工智能算法的风险特征因子筛选框架的建立和在期货价格趋势预测相关的特征因子刻画的应用

发布时间：2020-10-23 00:44

　　 研究的目的是建立对影响大宗商品期货价格变化趋势的关联风险特征因子的提取框架和配套的推断逻辑原理。具体来讲,以金融科技中大数据概念为出发点,利用人工智能中的吉布斯随机搜索(Gibbs Sampling)算法为工具,全面地陈述如何提取高度关联大宗商品期货价格变化的风险特征因子的流程和配套的逻辑原理,即采用(在马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)框架下)人工智能中的吉布斯随机抽样算法,结合OR值(Odds Ratio)作为关联分类和验证标准,实现从大量风险因子的数据中提取与大宗商品期货(铜)价格趋势变化相关的特征因子并进行分类,从而可用于构建支持期货价格趋势变化分析的特征指标。实证分析结果表明,该特征提取方法能够比较有效地刻画大宗商品期货(铜)价格的趋势变化,为业界进行大宗期货交易和风险对冲的管理提供了一种新的分析维度。另外,从影响价格趋势变化的特征因子中筛选出高度关联的特征指标的大数据分析方法,是与过去文献中对价格趋势分析的不同之处和创新点。
【部分图文】：

我们使用的描述“大宗商品期货产品铜”价格的指标为“当前市场中正在交易的所有同品种期货合约价格以成交量为权重的加权平均”。通常而言,剩余期限为3个月的期货合约持仓量最大(如图1所示),因此可以近似认为铜期货指数合约价格近似为3个月铜期货合约价格。我们使用的其他解释变量则包括以下几个部分:商品期货指数合约行情数据、人民币兑美元中间价、沪深300指数及其行业子指数、宏观经济数据、ICSG(International Copper Study Group,国际铜研究组织)统计数据、精炼铜产量、出口量等数据。
【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2852312