基于分解算法与深度学习的商品期货时序预测建模研究

报告摘要

本报告结合EMD/CEEMDAN分解算法与LSTM/GRU深度学习模型，对铜、IF、T等期货合约的日度收盘价进行单步预测。结果表明，分解重组可提升预测有效性，R²最高提升10%+，方向准确率超60%。

《基于分解算法与深度学习的商品期货时序预测建模研究》主要包含哪些内容?

本报告结合EMD/CEEMDAN分解算法与LSTM/GRU深度学习模型，对铜、IF、T等期货合约的日度收盘价进行单步预测。结果表明，分解重组可提升预测有效性，R²最高提升10%+，方向准确率超60%。核心数据:R²提升10%以上;方向准确率60%以上;三种期货合约。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由中信期货发布,发布于 2023 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2023 年,全文约 27.0。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合量化研究员、期货投资者、金融数据分析师等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、分解算法、学习、建模等议题。