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滬深300高頻波動率的預(yù)測及應(yīng)用——基于深度學習的方法

摘要:選取滬深300指數(shù)5分鐘高頻數(shù)據(jù),以高頻價格序列的強記憶性為切入點,構(gòu)建基于高頻價格序列的長短期記憶模型LSTM?;谝褜崿F(xiàn)波動率(RV)理論計算出真實波動率的預(yù)測值,并研究了預(yù)測波動率在趨勢擇時策略中的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn):基于高頻價格序列的LSTM波動率預(yù)測模型的預(yù)測能力明顯優(yōu)于其他三種模型,充分發(fā)揮了長短期記憶模型的優(yōu)勢,經(jīng)過該波動率改進的趨勢擇時策略很好控制了投資風險。

關(guān)鍵詞:
  • 深度學習方法  
  • 長短期記憶模型  
  • 波動率  
  • 趨勢擇時  
作者:
周子昂; 尚瑞琪
單位:
天津財經(jīng)大學金融學院; 天津300222
刊名:
上海立信會計金融學院學報

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上海立信會計金融學院學報緊跟學術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:31-2143/F。堅持指導性與實用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1989年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。