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期货市场智能化风险管理方案

TOC\o1-2\h\u7939第1章引言 4

127231.1背景与意义 4

191581.2目标与内容 4

16775第2章期货市场风险概述 5

138442.1风险类型及特点 5

127362.1.1市场风险 5

187412.1.2信用风险 5

246072.1.3操作风险 6

198252.1.4法律合规风险 6

208512.2风险管理现状分析 6

314792.2.1风险识别与评估 6

208632.2.2风险防范与控制 6

147472.2.3风险转移与对冲 6

203182.2.4风险监管与合规 6

123492.3智能化风险管理需求 6

168592.3.1高效的风险识别与评估 7

246392.3.2智能化的风险防范与控制 7

316252.3.3精准的风险转移与对冲 7

137542.3.4智能合规监管 7

21669第3章期货市场数据预处理 7

313223.1数据来源与整合 7

2663.1.1数据来源 7

184323.1.2数据整合 7

232283.2数据清洗与预处理 7

168003.2.1数据清洗 7

281183.2.2数据预处理 8

194533.3特征工程 8

145613.3.1特征提取 8

33593.3.2特征构造 8

27863第4章期货市场风险度量方法 8

288694.1常见风险度量指标 8

47144.1.1历史波动率 8

84804.1.2模型波动率 9

261754.1.3风险价值（VaR） 9

78264.1.4条件风险价值（CVaR） 9

31304.2风险度量模型 9

139024.2.1概率模型 9

312594.2.2极值理论 9

222804.2.3粒子滤波模型 9

153444.2.4马尔可夫链模型 9

317704.3智能化风险度量方法 9

23474.3.1机器学习算法 9

273264.3.2深度学习算法 10

59834.3.3强化学习算法 10

67494.3.4智能优化算法 10

163694.3.5大数据分析 10

102354.3.6聚类分析 10

30783第5章期货市场风险预测技术 10

302715.1传统风险预测方法 10

225365.1.1统计分析方法 10

263015.1.2经济计量模型 10

20815.1.3期货市场风险指标 10

159615.2机器学习预测模型 11

9515.2.1支持向量机（SVM） 11

56325.2.2决策树 11

104095.2.3神经网络 11

5345.3深度学习预测模型 11

142785.3.1卷积神经网络（CNN） 11

118365.3.2循环神经网络（RNN） 11

112555.3.3自编码器（AE） 11

226235.4预测结果评估 11

183205.4.1模型功能评价指标 11

115685.4.2超参数调优 12

290305.4.3模型稳健性分析 12

229035.4.4风险预测结果应用 12

1882第6章智能化风险监测与识别 12

324786.1风险监测指标体系 12

149696.1.1市场风险指标 12

287076.1.2信用风险指标 12

268516.1.3流动性风险指标 12

306796.1.4操作风险指标 13

194746.2实时风险监测方法 13

179356.2.1基于大数据的风险监测 13

179806.2.2基于人工智能的风险监测 13

175926.2.3基于复杂网络的风险监测 13

122616.3风险识别与预警 13

203336.3.1风险识别 13

201866.3.2风险预警 13

294296.3.3预警响应 13

10797第7章智能化风险控制策略 13

148157.1风险控制策略概述 13

191787.2基于规则的智能化风控策略 14

304217.2.1规则设计 14

142377.2.2规则执行与监控