高频尺度下基于符号时间序列的金属期货价格波动预测及实证（英文）

发布时间：2021-07-31 22:30

　　构建高频尺度下的基于符号时间序列的金属期货价格波动预测模型,并选取上海铜期货交易所2014年7月到2018年9月的高频数据,采用符号时间序列方法将样本分为194个直方图时间序列,分别使用K-NN算法与指数平滑法预测下一个周期。结果显示,铜期货的收益预测得出的直方图走势比实际的直方图走势较为平缓,预测结果的整体情况较好,并且预测铜期货所得一周收益的整体波动与实际波动值在很大程度上一致。这表明用K-NN算法预测所得的结果比指数平滑法预测的结果更加精确。根据预测得到的铜期货一周的价格整体波动情况,中国铜期货市场的监管者及投资者可以及时调整其监管政策和投资策略以控制风险。 

【文章来源】：Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2020,30(06)EISCICSCD

【文章页数】：10 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]国际黄金期货价格波动的影响因素（英文）[J]. 王灏,盛虎,张宏伟.  Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2019(11)
[2]基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法[J]. 李海林,梁叶.  控制与决策. 2017(03)
[3]基于高频波动率的铜铝期货动态关联性研究[J]. 朱学红,陈强,谌金宇.  商业研究. 2017(02)
[4]考虑共同跳跃的波动建模:基于高频数据视角[J]. 唐勇,林欣.  中国管理科学. 2015(08)
[5]基于符号时间序列直方图的高频金融波动预测[J]. 徐梅,王雨蒙.  系统管理学报. 2014(03)
[6]基于符号时间序列方法的金融收益分析与预测[J]. 徐梅,黄超.  中国管理科学. 2011(05)



本文编号：3314297