数学的实践与认识

2018, v.48(08) 297-307

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机器学习方法在股指期货预测中的应用研究——基于BP神经网络、SVM和XGBoost的比较分析
Research on the Application of Machine Learning in Stock Index Futures Forecast——Comparison and analysis based on BP neural network,SVM and XGBoost

黄卿;谢合亮;

摘要(Abstract):

机器学习在人工智能领域取得了巨大的成就,在学界和业界都掀起了机器学习的热潮.针对股指期货交易速度快、交易频率高和交易量巨大且交易数据具有高纬、时序的特征,构建了新的股指期货量化投资模型,采用沪深300股指期货1分钟高频数据作为研究对象.并对比分析了神经网络、支持向量机和XGBoost对股指期货下1分钟价格的变动方向的预测能力.研究结果表明,三种机器学习方法都具有较好的预测能力,但XGBoost的预测能力要优于传统的神经网络和支持向量机.

关键词(KeyWords): 神经网络;支持向量机;XGBoost;高频数据

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 北京语言大学研究生创新基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目编号(17YCX115)

作者(Author): 黄卿;谢合亮;

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参考文献(References):

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