基于分解算法与深度学习的商品期货时序预测建模研究

2023-02金融投资📊 中信期货¥3

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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%。

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。

本报告由中信期货发布,发布于 2023 年。

覆盖 2023 年。

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适合量化研究员、期货投资者、金融数据分析师等读者参考。

重点分析了金融投资、分解算法、学习、建模等议题。