技術領域

本發明涉及，具體涉及一種菜籽油期貨價格預測方法。

背景技術

我國于1990年設立鄭州商品交易所，開展農產品期貨交易。經過20多年的發展，我國農產品期貨市場日趨成熟，已經在市場經濟中發揮了不可替代的作用。農產品期貨作為期貨交易的一種其價格的變動受多種因素的綜合作用，通過研究農產品期貨價格行為特征，把握期貨價格的變動規律，對于管理者正確調控期貨市場和投資者制定正確的投資策略，都具有十分重要的理論和現實意義。

已有的期貨價格預測方法為了能夠滿足對多個期貨品種的價格預測，普遍只會對期貨交易行為加以考慮，包括開盤價，最高價，最低價，收盤價，持倉量，成交量，成交額等這些共有的交易行為。而實際上一種預測模型并不具有普適性，這就導致針對某種期貨的預測模型并不是一種最優選擇。對于菜籽油期貨而言，除交易行為外的諸多價格影響因子同樣對其價格變化有重要影響。

發明內容

為了克服已有方法忽略考慮相關影響因子的不足，本發明提供了一種菜籽油期貨價格預測方法。

本發明采用如下技術方案：

一種菜籽油期貨價格預測方法，所述方法包括如下步驟：

S1、根據相關先驗知識選取影響菜籽油期貨價格的因子；

S2、收集相關因子的時間序列信息，得到原始數據；

S3、處理原始數據，得到相關主力合約的交易行為序列；

S4、對主力合約的原始數據進行灰色關聯分析，舍棄關聯度大小靠后的影響因子；

S5、將保留的影響因子序列分成訓練集和測試集，輸入BP神經網絡進行訓練步驟；

S6、用訓練好的BP神經網絡模型進行預測。

優選的，所述步驟S1中的影響因子包括菜籽油期貨價格的交易行為以及非交易行為，所述交易行為包括：開盤價，最高價，收盤價，最低價，持倉量，成交量以及成交額；所述非交易行為包括相關期貨價格、原材料期貨價格以及下游期貨價格。

優選的，所述相關期貨價格為豆油、棕櫚油的期貨價格；所述原材料期貨價格為油菜籽的期貨價格；所述下游期貨價格為菜籽粕的期貨價格。

優選的，所述步驟S3中的主力合約為當天成交量最大的期貨合約。

優選的，所述步驟S4中灰色關聯分析后舍棄的影響因子為菜籽油期貨的成交量和成交額以及菜籽粕的價格。

本發明由于采用了上述技術方案，具有以下有益效果：與現有技術相比，本發明的有益效果是將除了交易行為之外的其他價格影響因子引入菜籽油期貨價格預測，使得菜籽油期貨價格預測結果更具有可信度和穩定性，可對菜籽油期貨收盤價做出短期的有效預測。

附圖說明

附圖用來提供對本發明的優選的理解，并且構成說明書的一部分，與本發明的實施例一起用于解釋本發明，并不構成對本發明的限制。在附圖中：

圖1為本發明的整體流程圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所述描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

本發明的一種菜籽油期貨價格預測方法，包括如下步驟：

步驟1中，根據相關先驗知識選取影響菜籽油期貨價格的因子。影響菜籽油期貨價格的因素主要表現在以下四個方面的：菜籽油的供求關系，主要表現在菜籽油的產量、消費量、季節性規律以及庫存等方面。我國油菜籽供應和價格，主要表現在我國油菜籽種植面積、單產及油菜籽價格等方面。相關及替代商品價格影響，主要表現在菜籽油和菜粕的比價關系、其他油脂的價格等方面。國際市場相關油脂的供求及價格，主要表現在菜籽油的進口量、進口價格等方面。實際上在進行短期預測時，一些長期影響因素可不做考慮，綜合考量，選取油菜籽和菜籽粕，豆油和棕櫚油這四種期貨的價格作為相關因子。

步驟2中，收集相關因子的時間序列信息，得到原始數據。在鄭州商品交易所和大連商品交易所的網站公開歷史數據集收集菜籽油期貨和相關期貨的歷史價格。