基于CEEMDLSTMAdaboost模型的白糖期货跨期套利策略
文档名：基于CEEMDLSTMAdaboost模型的白糖期货跨期套利策略
摘要：以白糖期货合约SR2201和SR2109的5min高频数据为研究对象,在验证二者存在长期均衡关系的条件下,构建GARCH模型来刻画残差的ARCH效应,将互补集合经验模态分解(CEEMD)方法与长短期记忆网络(LSTM)、自适应提升算法(Adaboost)相结合,通过预测价差涨跌进行套利操作,设置不同开平仓阈值,在样本区间内进行4种神经网络套利策略对比研究.结果表明:基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的神经网络套利策略应用于白糖期货市场可行有效,并且其在模型预测精度和套利效果方面均比BP、LSTM和LSTM-Adaboost神经网络更具优势.
Abstract：The5-minutehigh-frequencydataofwhitesugarfuturescontractsSR2201andSR2109aretakenastheresearchobject.Undertheconditionthatthereisalong-termequilibriumrelationshipbetweenthem,GARCHmodelisconstructedtodescribetheARCHeffectoftheresidual.Whenthecomplementarysetempiri-calmodedecomposition(CEEMD)methodiscombinedwiththelong-termandshort-termmemorynetwork(LSTM)andadaptiveliftingalgorithm(Adaboost),arbitrageoperationiscarriedoutbypredictingtheriseandfallofpricedifference,settingdifferentopeningandclosingthresholds,andmakingacomparativestudyoffourneuralnetworkarbitragestrategiesinthesamplerange.ResultsshowthattheneuralnetworkarbitragestrategybasedonCEEMD-LSTM-Adaboostmodelisfeasibleandeffectiveinwhitesugarfuturesmarket,andithasmoreadvantagesthanBP,LSTMandLSTM-Adaboostneuralnetworksintermsofpredictionaccuracyandarbitrageeffect.
作者：甘柳燕唐国强蒋文希覃良文Author：GANLiuyanTANGGuoqiangJIANGWenxiQINLiangwen
作者单位：桂林理工大学数学与统计学院,广西桂林541006
刊名：桂林理工大学学报
Journal：JournalofGuilinUniversityofTechnology
年，卷(期)：2024, 44(1)
分类号：F830.9
关键词：跨期套利CEEMD-LSTM-Adaboost模型白糖期货
Keywords：intertemporalarbitrageCEEMD-LSTM-Adaboostcombinationmodelsugarfutures
机标分类号：F832.51F224TP391.41
在线出版日期：2024年4月16日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金基于CEEMD-LSTM-Adaboost模型的白糖期货跨期套利策略[
期刊论文]桂林理工大学学报--2024, 44(1)甘柳燕唐国强蒋文希覃良文以白糖期货合约SR2201和SR2109的5min高频数据为研究对象,在验证二者存在长期均衡关系的条件下,构建GARCH模型来刻画残差的ARCH效应,将互补集合经验模态分解(CEEMD)方法与长短期记忆网络(LSTM)、自适应提升算法(Adab...参考文献和引证文献
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引证文献
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