基于随机搜索方法对影响大宗商品期货螺纹钢期货价格趋势变化的关联特征指标研究
2021-09-30分类号:F724.5;F764.2
【部门】成都大学商学院 中山大学管理学院 成都数联铭品科技有限公司 江南大学人工智能与计算机学院 新南威尔士大学土木与环境工程学院 墨尔本大学数学与统计学院
【摘要】本文采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)框架下的Gibbs抽样算法,通过OR值(Odds Ra-tio,又称比值比或优势比)作为验证标准,实现从海量数据中提取与大宗商品期货螺纹钢价格趋势相关的特征因子并进行分类,用于构建支持期货价格趋势变化分析的特征指标。实证分析结果表明,本文讨论的特征提取方法能够有效地刻画螺纹钢期货价格的趋势变化,这为业界进行大宗期货交易和风险对冲的管理提供了一种新的分析维度。另外,本文讨论的从影响价格趋势变化的特征因子中筛选出更加有效的特征指标的方法,这也是与过去对价格趋势分析不同之处和创新点。
【关键词】大宗商品期货 价格趋势分析 关联特征指标 马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC) AIC或BIC标准
【基金】国家自然科学基金面上项目(71971031);国家自然科学基金联合基金项目(U1811462)
【所属期刊栏目】管理评论
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