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黄金期货论文参考文献：

【摘 要】 以中国黄金期货为研究对象,选取了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额6项指标作为样本的特征指标变量,运用归一化方法消除特征指标变量间因量纲不同而造成的预测误差,进而引入支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)智能方法对该期货的开盘价格进行预测研究,并通过引入网格搜索法对SVR模型的最优参数进行寻找,从而构建了最优的SVR智能预测模型.通过对训练样本集与测试样本集的实证研究发现,文章所构建的最优SVR智能预测模型具有优越的学习性能与泛化推广性能,能够准确地预测中国黄金期货的价格.

【关键词】 黄金期货； 支持向量回归机； 智能预测； 网格搜索法

【中图分类号】 F830.91 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2017)17-0050-04

一、引言

黄金作为一种特殊的商品,具有商品、货币和避险的多重属性.而黄金价格一旦发生剧烈波动,不仅对一国经济,甚至对整个国际社会的经济运行都将产生严重影响[1].与黄金现货相比,黄金期货蕴藏着更为严重的风险.因为期货具有高杠杆性,在产生高收益的同时也可能放大风险[2].随着经济全球化的推进,各国经济间的联系日益密切,一国期货市场所产生的巨大风险在转瞬之间就会传递到其他国家,从而引发严重的金融危机,进而影响整个实体经济的健康运行.因此,开展黄金期货价格的预测研究,进而提前采取应对措施防范黄金期货危机的发生,对于一国甚至整个国际社会而言,都将具有重要的现实意义.

中国作为新兴经济体,其黄金期货市场建立至今,相应的风险监管措施还不尽完善,因而面临的风险危机也更为严峻[3].因此,对中国黄金期货市场进行预测,以实时监测黄金期货的价格走势,从而防患于未然,是保证中国金融市场稳定、经济健康发展的重要途径.

目前,预测模型主要分为两类,一类是以消费弹性法、回归分析法、趋势外推法等为主的传统方法[4-6].但这类方法属于线性模型,无法对非线性问题进行预测研究.众所周知,黄金期货市场是一个复杂的非线性系统,因而如果仍然运用上述线性方法对黄金期货市场进行预测,就很可能导致预测失效.另一类是以神经网络(Neural Network,NN)和支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)为主的智能方法[7,8].这类方法能够有效地解决非线性问题,因而受到学者们的广泛关注.与NN相比,SVR具有明显的优势.它能够处理小样本问题,具有更为优越的学习能力与泛化推广能力,因而更能受到学者青睐.基于此,本文将运用SVR对中国黄金期货价格展开预测研究.

但需要指出的是,SVR模型的预测能力在很大程度上取决于惩罚参数(Penalty Parameter)和核函数(Kernel Function)参数,如果不准确估计这两个参数,就很可能导致SVR模型预测准确性出现较大偏差.就目前研究而言,网格搜索法是运用较为广泛的一类参数寻优方法,其优势在于简单易行,且寻优准确性较高[9].因此,本文将引入网格搜索法对上述两个参数进行寻优.

目前,有众多研究学者运用SVR对经济领域的相关问题进行了预测研究,如运用SVR对期权价格、股指、旅客流量、能源需求量、制造业产品价格等进行了预测研究,取得了良好的预测效果[10-15].但他们却都未使用SVR模型对黄金期货价格进行预测研究,同时也未采用网格搜索法对SVR模型参数进行估计.

与上述研究相比,本文既引入SVR对中国黄金期货价格进行预测研究,同时,还采用网格搜索法对SVR模型参数进行估计,以期能够对中国黄金期货价格进行更加准确的预测.由此可见,本文具有较强的创新性.

二、基于SVR的黃金期货市场价格预测模型构建

但值得注意的是,惩罚参数C和RBF核函数参数σ不仅需要提前确定,还对模型的构建起着关键作用.如果这两个参数确定不准确,势必会影响SVR模型最终的预测性能,因此,就需要运用相关的参数寻优方法对这两个参数进行优化.就目前研究而言,网格搜索法是运用较为广泛的一类参数寻优方法,具有显著的搜索优势.因此,本文将引入网格搜索法对上述两个参数进行寻优.

网格搜索法首先要求对参数范围进行确定,在此基础上,通过两个参数在不同值上的组合,分别构建不同参数下的SVR模型进行样本拟合,获得不同的预测结果,并比较所有参数组合下的预测结果,选择使预测精度最高的参数组合作为最优参数.于是,通过网格搜索法,本文就能寻找到最优的惩罚参数C和RBF核函数参数σ,并构建最优的SVR预测模型.

三、黄金期货价格预测的实证研究

(一)实验样本与特征指标变量的选择

本文以中国黄金期货为研究对象,选取2003-01-02至2016-05-31间的数据为研究样本.选择这么长的一段时间作为研究区间,目的在于使模型更好地拟合现实中该产品的各种涨跌行情,从而使模型的预测功能更为全面,预测性能更为优异.同时,在特征指标变量选择上,本文借鉴相关文献,选择了由开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额6项指标作为特征指标变量,以每个样本的交易天数所对应的下一天的开盘价作为因变量.

(二)样本数据的预处理

由于各个特征指标变量间的数值大小存在明显差异,因此,为了使预测结果不受量纲影响,本文运用归一化方法对样本数据进行预处理,过程如下：

(三)实证结果与分析

本文将样本数据集按时间前后进行排序,并将前80%与后20%的样本分别划分为训练样本集与测试样本集,分别有2 610个和652个样本.在此基础上,本文借助Matlab 2015a编程软件对训练样本进行训练,并对测试样本进行测试,训练与测试的实验结果如表1所示.

结论：关于黄金期货方面的论文题目、论文提纲、黄金期货实时行情论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。

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