研究报告

量化研究报告：深度学习期货择时模型优化及应用-20230303-中信期货-17页

订单簿一定程度上，既能反映市场的微观结构，又能为投资者对未来价格变动预测提供信息基础，本篇报告在基于上篇报告CNN+LSTM模型，进一步应用Seq2Seq以及Transformer模型对标的数据进行单步以及多步预测。平均未来20-30交易日拟合准确率维持在80%左右。鉴于订单簿数据的可得性，报告后期选取国内外典型期货品种，并应用其行情数据进行择时预测，价格预测在螺纹钢，brent原油等产上品拟合较