基于SVM和多特征融合的滬銅期貨價(jià)格預(yù)測(cè)分析

基于SVM和多特征融合的滬銅期貨價(jià)格預(yù)測(cè)分析基于SVM和多特征融合的滬銅期貨價(jià)格預(yù)測(cè)分析

一、研究背景和目的

銅是人類最早發(fā)現(xiàn)的金屬之一，被廣泛應(yīng)用到電氣電子工業(yè)、機(jī)械制造、化學(xué)工業(yè)、建筑工業(yè)、醫(yī)學(xué)和國防工業(yè)等。在中國，銅在有色金屬材料的消費(fèi)量近次于鋁。隨著我國經(jīng)濟(jì)快速穩(wěn)步開展，已成為全球銅消費(fèi)最大的國家。我國作為銅資源相對(duì)短缺國家，每年需進(jìn)口大量銅礦。但由于銅市的價(jià)格波動(dòng)，對(duì)消費(fèi)者、生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)者的利益造成了重大影響。因此，通過研究銅期貨價(jià)格規(guī)律，可以一定程度上躲避價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)健康開展。

本文研究的內(nèi)容是基于SVM統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)辦法，融合宏觀經(jīng)濟(jì)因素、銅現(xiàn)貨、LME銅期貨價(jià)格和美元匯率來研究上海銅期貨價(jià)格預(yù)測(cè)。

二、相關(guān)工作介紹

目前國內(nèi)學(xué)者對(duì)于滬銅期貨價(jià)格研究關(guān)注于兩個(gè)方面：一是研究國外期銅和上海期銅價(jià)格的相關(guān)關(guān)系；二是研究上海銅現(xiàn)貨價(jià)格與上海期銅價(jià)格的相關(guān)關(guān)系。

蔣序標(biāo)[1]研究倫敦金屬交易所〔LME〕和上海期貨交易所〔SHFE〕期貨銅的價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系。其結(jié)論為倫敦銅期貨價(jià)格只單向滯后引導(dǎo)滬銅期貨價(jià)格，滬銅期貨對(duì)于倫敦銅期貨價(jià)格無滯后價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系。芮執(zhí)多[2]將SHFE、LME和紐約商業(yè)交易所〔COMEX〕中銅期貨價(jià)格聯(lián)動(dòng)關(guān)系做了動(dòng)態(tài)分析。其結(jié)論為L(zhǎng)ME的銅期貨定價(jià)能力最強(qiáng)，而SHFE也具有了一定的國際影響力。田新民[3]通過協(xié)整辦法及因果關(guān)系分析研究滬銅與倫銅的價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系，得出倫敦金融交易所銅期貨價(jià)格對(duì)于上海期貨交易所的銅期貨價(jià)格具有主導(dǎo)作用的結(jié)論。同時(shí)，SHFE的銅期貨價(jià)格的影響力也在增強(qiáng)。劉勃[4]通過協(xié)整與向量自回歸辦法，研究倫敦金屬交易所期銅、上海期貨交易所期銅和上海銅現(xiàn)貨價(jià)格之間的關(guān)系。實(shí)證顯示，上述三者因素具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，并且倫敦期銅價(jià)格具有主導(dǎo)價(jià)格發(fā)現(xiàn)作用。趙亮[5]通過Granger協(xié)整分析，得出滬銅期貨與倫敦銅期貨價(jià)格具有協(xié)整關(guān)系，并且滬銅期貨價(jià)格對(duì)于倫敦銅期貨價(jià)格具有一定的影響作用。王淑嫻[6]通過分析倫敦銅期貨價(jià)格、上海鋁期貨價(jià)格、燃油期貨價(jià)格和江西銅業(yè)股票價(jià)格，得出滬銅價(jià)格的主要影響因素是倫敦銅期貨價(jià)格的結(jié)論。方燕[7]通過對(duì)滬銅期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的實(shí)證分析，得出滬銅期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格在長(zhǎng)期與短期具有不同的影響系數(shù)。顧浩[8]通過實(shí)證辦法，分析得出滬銅期貨與現(xiàn)貨價(jià)格存在協(xié)整關(guān)系，并研究了存在協(xié)整關(guān)系的原因。

三、本文工作介紹

本文通過SVM統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)辦法，融合宏觀經(jīng)濟(jì)因素〔包括居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)〔CPI〕、工業(yè)品出產(chǎn)價(jià)格指數(shù)〔PPI〕、采購經(jīng)理人指數(shù)〔PMI〕、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資、工業(yè)增加值增長(zhǎng)、貨幣供給量、海關(guān)進(jìn)出口增減情況、全國股票交易統(tǒng)計(jì)和新增信貸數(shù)據(jù)〕、銅現(xiàn)貨價(jià)格、LME銅期貨價(jià)格和美元匯率多特征因素，分析預(yù)測(cè)上海銅期貨價(jià)格變動(dòng)。

數(shù)據(jù)采用上海期貨交易所銅期貨合約cu1402在2022年2月19日至2022年12月30日的交易數(shù)據(jù)，其包括每日的開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、結(jié)算價(jià)、成交量、成交金額等。銅現(xiàn)貨價(jià)格采用同期上海期貨交易所滬銅連續(xù)交易數(shù)據(jù)，其包括每日開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)和成交量。宏觀經(jīng)濟(jì)因素采用同期數(shù)據(jù)包括居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)〔全國、城鎮(zhèn)、農(nóng)村的當(dāng)月、同比增長(zhǎng)、環(huán)比增長(zhǎng)和累計(jì)增長(zhǎng)〕、工業(yè)品出產(chǎn)價(jià)格指數(shù)〔當(dāng)月、當(dāng)月同比增長(zhǎng)和累計(jì)〕、采購經(jīng)理人指數(shù)〔制造業(yè)、非制造業(yè)的指數(shù)、同比增長(zhǎng)〕、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資〔當(dāng)月、同比增長(zhǎng)、環(huán)比增長(zhǎng)、自年初累計(jì)〕、工業(yè)增加值增長(zhǎng)〔同比增長(zhǎng)和累計(jì)增長(zhǎng)〕、貨幣供給量〔流通中的現(xiàn)金M0、貨幣M1、貨幣和準(zhǔn)貨幣M2的數(shù)量、同比增長(zhǎng)和環(huán)比增長(zhǎng)〕、海關(guān)進(jìn)出口增減情況一覽表〔當(dāng)月出口、當(dāng)月進(jìn)口、累計(jì)出口和累計(jì)進(jìn)口的金額、同比增長(zhǎng)和環(huán)比增長(zhǎng)〕、全國股票交易〔上海、深圳的發(fā)行總股本、市價(jià)總值、成交金額、成交量、A股最高綜合股指指數(shù)和A股最低綜合股價(jià)指數(shù)〕和新增信貸數(shù)據(jù)〔當(dāng)月、同比增長(zhǎng)、環(huán)比增長(zhǎng)和累計(jì)〕。LME銅期貨數(shù)據(jù)采用同期數(shù)據(jù)包括當(dāng)日的開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和成交量。美元匯率采用同期數(shù)據(jù)包括當(dāng)日的收盤價(jià)、開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和百分比變化。模型輸入數(shù)據(jù)包括以上特征，輸出數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)下一日的開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和收盤價(jià)。

支持向量機(jī)〔supportvectormachines，SVM〕是一種二類分類模型。其根本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。因此，支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)策略就是間隔最大化，可看作是一個(gè)求解凸二次規(guī)劃的問題。支持向量機(jī)包括線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)和非線性支持向量機(jī)。

本文采用非線性支持向量機(jī)，使用核技巧和軟間隔最大化來學(xué)習(xí)模型。其中，核函數(shù)在當(dāng)輸入空間為歐式空間、特征空間為希爾伯特空間時(shí)，表示從輸入空間映射到特征空間得到的特征向量間的內(nèi)積。因此，通過使用核函數(shù)將輸入空間中的非線性分類問題轉(zhuǎn)換為在高維特征空間學(xué)習(xí)線性分類問題。

四、模型結(jié)果

采用SVM辦法訓(xùn)練測(cè)試模型，其中輸入的多特征包括當(dāng)日滬期銅合約cu1402數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、銅現(xiàn)貨價(jià)格、LME銅期貨價(jià)格和美元匯率，預(yù)測(cè)下一天滬期銅合約cu1402的開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和收盤價(jià)。

從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，在向前預(yù)測(cè)25天之內(nèi)的滬銅價(jià)格時(shí)，累計(jì)平均誤差最小，在500元～600元之間。以25天為分界線，預(yù)測(cè)超過25天滬銅價(jià)格時(shí)，隨著時(shí)間推移累計(jì)平均誤差不斷變大。其原因有兩點(diǎn)：一是時(shí)間推移，各種條件已發(fā)生變化，因此訓(xùn)練的模型的預(yù)測(cè)有效降低；二是銅期貨合約后期成交量變化和成交金額會(huì)變化較大，由于滬期銅在后期之后交易波動(dòng)變大，訓(xùn)練模型的有效性較低。也得知預(yù)測(cè)25天內(nèi)，價(jià)格累計(jì)平均誤差隨著時(shí)間推移，不斷減小。其原因是在較小一段時(shí)間內(nèi)，隨著時(shí)間推移，輸入的特征因素對(duì)于未來期銅的價(jià)格的累計(jì)誤差減小。從開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)和最低價(jià)預(yù)測(cè)上看，都存在一個(gè)大約向前25天左右的累計(jì)平均誤差最小。因此，此模型在使用時(shí)，可基于未來25天預(yù)測(cè)情況進(jìn)行投資，實(shí)現(xiàn)累計(jì)平均誤差最小，也即風(fēng)險(xiǎn)最小。

五、輸入特征重要性分析

利用logistic回歸辦法，分析影響開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和收盤價(jià)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的輸入特征。

重要的輸入特征為滬銅期貨歷史每日開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、結(jié)算價(jià)、漲跌1〔收盤價(jià)-前一日結(jié)算價(jià)〕、漲跌2〔結(jié)算價(jià)-前一日結(jié)算價(jià)〕、成交量、成交金額和持倉量，居民消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)的當(dāng)月和當(dāng)月同比增長(zhǎng)，采購經(jīng)理人指數(shù)，城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資同比增長(zhǎng)，貨幣供給量M2的同比增長(zhǎng)，深圳股票交易所發(fā)行總股本和成交量，上海交易所最高和最低的綜合股價(jià)指數(shù)，當(dāng)月新增信貸數(shù)據(jù)，滬銅現(xiàn)貨歷史每日收盤價(jià)、開盤價(jià)、最高價(jià)和最低價(jià)，LME銅期貨歷史每日收盤價(jià)、開盤價(jià)、最高