沪深300股指期货预测研究--基于遗传算法优化的支持向量机模型.pdf

沪深300股指期货预测研究——基于遗传算法优化的支持向量机模型

摘要

健康的股票市场和期货市场对于中国经济的发展至关重要，是中国市场经济不可缺

少的基础。然而，中国的商品期货市场具有独特的资本杠杆特征，由于股指期货的波动

性较大，散户投资者可以承担更高的风险，以便获得更高的收益。因此，如何更加精准、

持久、有效地预测未来的市场价格走势，成为参与股指期货交易和投资的投资者们最关

注的焦点。目前，证券市场分析有两种主流方法分别证券投资分析法和时间序列分析法，

它们都不能完全满足当前的市场需求，而且它们的结果也很难达到预期的效果。究其原

因是它们在分析前会制定一系列严格的假设，而且大多数情况下，分析的数据都具有非

线性特征。近年来，随着计算机技术和相关统计学等经典理论的飞速发展，机器学习理

论已成为当今证券市场数据分析预测的重要工具，它不仅可以有效地处理复杂的非线性

样本，而且具有出色的准确性，因此已被广泛应用于证券市场分析领域。

本文的主要研究目标是当前金融市场资产价格预测的研究热点之一：根据支持向量

机模型，建模对股指期货进行价格预测。首先，将沪深300股指期货主力合约作为研究

201051420221231

对象，选取其日交易数据，时间跨度从年月日至年月日，训练

集测试集比例为8:2，输入特征为8个基本行情指标和16个技术分析指标，输出特征为

哑变量，定义为未来价格的上涨或下跌，进行沪深300股指期货价格的涨跌分类预测。

其次，在建模时，本文基于多项式核、径向基核、Sigmoid核三种不同的核函数分别建

立支持向量机模型，并选择遗传算法对模型的参数进行寻优，最后通过对比，得出基于

遗传算法优化的径向基核函数支持向量机模型的预测效果和精度高于另外两个模型。最

后，在选取的优化模型基础上，建立了基于多空双向交易策略的稳健性检验，其中交易

策略在最大回撤率为20.98%的情况下，实现了55.83%的胜率，年化收益率达到了28.08%，

无论是从收益角度看还是从风险角度看，交易策略的结果都是较为优秀的，侧面验证了

以基于遗传算法优化的径向基核函数支持向量机模型作为预测沪深300股指期货的模型

是较为稳健的。

关键词：股指期货；径向基核；支持向量机；遗传算法；交易策略

III

目录

目录

1绪论1

1.1研究背景与意义1

1.1.1研究背景1

1.1.2研究意义1

1.2国内外文献综述2

1.2.1关于时间序列预测的文献综述2

1.2.2关于支持向量机预测的文献综述4

1.2.3关于遗传算法的文献综述6

1.2.4文献评述6

1.3研究内容和技术路线6

1.3.1研究内容7

1.3.2技术路线7

1.4研究方法与创新点8

1.4.1研究方法8

1.4.2研究创新点9

2理论基础10

2.1股指期货概述10

2.2股指期货定价模型11

2.2.1持有成本定价模型11

2.2.2利率服从均值回归的定价理论12

2.2.3一般均衡方法的定价理论13

2.2.4区间套利的定价理论14

2.3股指期货价格可预测性理论16

2.3.1基本条件16

2.3.2有效市场假说16

2.3.3分形市场假说16

2.