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基于CEEMDLSTMAdaboost模型的白糖期货跨期套利策略

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admin 发表于 2024-12-14 12:23 | 查看全部 阅读模式

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:GANLiuyan  TANGGuoqiang  JIANGWenxi  QINLiangwen
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:intertemporalarbitrage  CEEMD-LSTM-Adaboostcombinationmodel  sugarfutures  
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
参考文献
引证文献
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2024-12-14 12:23 上传
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