重庆理工大学学报（社会科学） ›› 2022, Vol. 36 ›› Issue (3): 55-69.
邱冬阳，丁 玲
摘要： 以 ２０１０—２０１９年的沪深 ３００股指期货为对象，收集日收盘价、５分钟收盘价，以及影响波动的 ５维度 ８９个指标，采用维度删减、间隔采样方法，组合成多个不同维度和不同频率的 ＬＳＴＭ深度学习模型 对沪深 ３００股指期货进行预测，并且从空间和时间角度分析维度和频率对股指期货价格波动的影响。研 究表明：ＬＳＴＭ模型可以很好地描绘沪深 ３００股指期货多维高频数据的特征；空间上，变量维度对沪深 ３００股指期货价格的预测带来间接影响，预测精度最高的出现在 １０至 ２０个交易日区间；时间上，数据频 率的影响更为直接，频率越高预测精度越高。研究结论有助于股指期货参与各方分散和化解金融风险。
中图分类号:
主管单位：重庆市教育委员会