基于改进GMDH神经网络的油脂类期货跨品种套利交易策略研究

发布时间：2023-05-14 19:49

　　随着我国商品期货市场发展的逐渐完善,投资者开始使用各类投资策略进行投资,这些策略的使用为投资者创造了收益,也有利于推动市场的发展。随着机器学习、数据挖掘等算法逐渐应用在股票、商品期货等市场,如何利用数据挖掘模型,构建准确性更高的策略,是投资者以及投资机构关注的事情。在套利交易策略的研究与应用中,均值回归是一种经典的模型,但是均值回归交易频率少,收益较低。神经网络也被应用在套利策略的研究中,目前主要应用较多的是BP神经网络、ELM神经网络等。但是在实际的应用中,这类神经网络参数较多,容易出现过度拟合现象,导致性能不稳定。而GMDH自组织网络具有预测性能好,稳定性强的特点,已经在价格预测等领域得到了广泛的应用。因此,本文基于GMDH网络的结构原理以及粒子群优化算法,进一步对GMDH神经网络的结构以及参数进行优化,并将该网络模型用于构建跨品种套利策略,同时在油脂类品种商品组合上进行实证,本文的研究为跨品种套利提供一定的理论以及实践依据。本文主要针对棕榈油、菜油以及豆油等三种油脂类期货进行研究,设计了针对这三种品种的套利交易策略,并进行实证验证。首先,本文对跨品种套利理论以及各类数据挖掘模型及...

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究的背景
    1.2 研究目的和意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 研究内容、研究方法和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技术路线
    1.4 本文主要特点
第2章 相关理论回顾与文献综述
    2.1 相关理论回顾
        2.1.1 跨品种套利理论
        2.1.2 BP神经网络
        2.1.3 粒子群优化算法
        2.1.4 GMDH神经网络
    2.2 相关文献综述
        2.2.1 交易策略研究
        2.2.2 机器学习交易策略研究
        2.2.3 文献述评
第3章 油脂类期货套利均值回归套利及存在问题分析
    3.1 油脂类期货套利问题的提出
    3.2 油脂类交易标的基础分析
        3.2.1 豆油期货基础分析
        3.2.2 菜油期货基础分析
        3.2.3 棕榈油期货基础分析
    3.3 油脂类期货相关性与协整分析
        3.3.1 数据说明与统计分析
        3.3.2 油脂类期货价格相关性分析
        3.3.3 协整检验
    3.4 油脂期货均值回归套利及存在的问题分析
        3.4.1 构建套利头寸
        3.4.2 保证金手续费计算
        3.4.3 均值回归策略及回测结果
        3.4.4 均值回归存在问题分析
第4章 基于优化的GMDH神经网络的交易策略的设计方案
    4.1 基于神经网络的交易策略设计的思路
    4.2 基于优化GMDH模型的网络构建
        4.2.1 优化原理
        4.2.2 优化过程
    4.3 配对价格预测
    4.4 套利信号和交易策略
第5章 交易策略回测
    5.1 套利策略有效评价指标
    5.2 基于优化GMDH套利交易的回测结果
    5.3 基于不同神经网络模型套利交易的对比
        5.3.1 GMDH神经网络套利策略
        5.3.2 BP神经网络套利策略
    5.4 交易策略方案的有效性评价
    5.5 交易策略方案的风险提示
第6章 研究结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 研究的不足与展望
参考文献
致谢
附录



本文编号：3817652