基于长短期记忆模型的期货价格预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 模型介绍 | 第15-28页 |
| 2.1 前向神经网络 | 第15-21页 |
| 2.1.1 激活函数 | 第16-18页 |
| 2.1.2 前向传递 | 第18-19页 |
| 2.1.3 目标函数 | 第19页 |
| 2.1.4 误差反向传播算法 | 第19-21页 |
| 2.2 随机梯度下降 | 第21页 |
| 2.3 模型过拟合控制 | 第21-22页 |
| 2.4 循环神经网络 | 第22-26页 |
| 2.4.1 参数共享性 | 第23页 |
| 2.4.2 长期依赖性 | 第23-26页 |
| 2.5 长短期记忆模型 | 第26-28页 |
| 第3章 数据预处理与变量选择 | 第28-38页 |
| 3.1 交易品种选择 | 第28-29页 |
| 3.2 预测相关指标介绍 | 第29-31页 |
| 3.2.1 期货市场基本行情 | 第29页 |
| 3.2.2 期货市场技术指标 | 第29-31页 |
| 3.3 数据预处理 | 第31-34页 |
| 3.3.1 数据归一化 | 第31-32页 |
| 3.3.2 数据异常值处理 | 第32-34页 |
| 3.4 特征选择与降维 | 第34-38页 |
| 3.4.1 特征选择 | 第34-35页 |
| 3.4.2 特征降维 | 第35-38页 |
| 第4章 玉米期货结算预测与结果分析 | 第38-53页 |
| 4.1 预测目标选择 | 第38页 |
| 4.2 玉米期货数据预处理 | 第38-41页 |
| 4.2.1 玉米期货结算价描述性统计 | 第38-40页 |
| 4.2.2 玉米期货结算价异常值分析 | 第40-41页 |
| 4.3 预测数据集选取 | 第41页 |
| 4.4 预测变量选择 | 第41-45页 |
| 4.4.1 变量描述性统计分析 | 第41-42页 |
| 4.4.2 L_2正则化回归 | 第42-43页 |
| 4.4.3 主成分分析 | 第43-45页 |
| 4.5 模型构建 | 第45-49页 |
| 4.5.1 模型评价指标 | 第45-46页 |
| 4.5.2 模型参数训练 | 第46-47页 |
| 4.5.3 滑动窗口法 | 第47-48页 |
| 4.5.4 过拟合控制 | 第48-49页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 4.7 实验工作的不足与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
