[發明專利]基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法在審

申請號：	201810839430.0	申請日：	2018-07-27
公開（公告）號：	CN109858660A	公開（公告）日：	2019-06-07
發明（設計）人：	楊煒祖;李從愷;顧軍	申請（專利權）人：	上海源廬加佳信息科技有限公司
主分類號：	G06Q10/04	分類號：	G06Q10/04;G06Q40/06
代理公司：	上海愉騰專利代理事務所(普通合伙) 31306	代理人：	唐海波
地址：	201208 上海市***	國省代碼：	上海;31
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摘要：
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【權利要求書】：

1.一種基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述預測方法包括以下步驟：

獲取銅期貨歷史數據和影響銅期貨的外源特征數據；

數據處理；

構建用于預測調整后銅主力合約價格的LASSO模型；

通過處理后的數據擬合訓練LASSO模型，直到模型收斂；

獲取當前日的銅主力合約數據，構建和處理后數據一樣的特征輸入模型進行預測；

輸出預測結果。

2.根據權利要求1所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述獲取銅期貨歷史數據和影響銅期貨的外源特征數據包括：獲取銅期貨近年當時的主力合約的收盤價，獲取上海期貨交易所銅庫存總量(stock)、倫敦金屬交易所銅現貨價格(spot_LME)、PHLX黃金/白銀行業指數(XAU)和WTI原油現貨價格(WTI)的特征數據。

3.根據權利要求2所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述數據處理包括：

對獲取的銅期貨歷史數據進行滾動處理，消除銅主力合約的價格不一致性，再對其做對數處理，使其遵循正態分布；

對獲取的外源特征數據做相應的變換挖掘更多的信息。

4.根據權利要求3所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述對獲取的銅期貨歷史數據進行滾動處理，消除銅主力合約的價格不一致性包括：

首先找出第一個主力合約的最終收盤價與第二個主力合約的第一個開盤價之間的差值；

從第二份主力合約中的所有收盤價中減去這個差值；

所有后續合約都會重復這個過程，合約之間會差值會累加，來消除不一致性。

5.根據權利要求4所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述再對其做對數處理，使其遵循正態分布包括：

銅期貨價格的幾何回報率r非常小，以下近似值確保了對數回報接近于幾何回報：

log(1+r)≈r,r＜＜1

結果選擇調整后的收盤價格P的對數回報(log-return)作為目標值y_t：

y_t＝log(P_t)-log(P_t-1)

p_t為t日收盤價的值。

6.根據權利要求2所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述對獲取的外源特征數據做相應的變換挖掘更多的信息包括：

對獲取的stock,WTI,spot_LME,XAU分別用以下方式進行擴展得到值Z_t：

(1)百分比變化：

x_t為t日特征的值；

(2)十分位數等級：特征值的百分位的十分之一，向下取整。

其中P(.)是百分位函數，x_t為t日特征的值。

(3)十分位數等級的百分比變化：即對特征原始值先根據(2)求出十分位等級數,再對求出的數進行百分比變換。

7.根據權利要求6所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，包括：對上海期貨交易所銅的庫存量即stock進行十分位等級的百分比變換得到stock_pct_chage_decile,對倫敦金屬交易所銅現貨價格進行百分比變換和十分位數等級的百分比變化得到spot_pct_change和spot_pct_change_decile，對WTI原油現貨價格進行進行十分位數等級的百分比變化得到WTI_pct_change_decile；對上述變換得到的特征加上XAU特征構成模型輸入的特征值，與特征相對應的調整收盤價構成了對應的標簽數據。

8.根據權利要求1所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述構建用于預測調整后銅主力合約價格的LASSO模型包括：采用機器學習的LASSO方法構建預測模型，同時以3折交叉驗證確定最佳的正則化參數。

9.根據權利要求1至8之一所述的基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法，其特征在于，所述基于LASSO模型的銅期貨價格預測方法包括：根據預測模型輸出的預測結果結合趨勢交易策略給出相應的交易建議。

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