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基于LSTM神经网络的黑色金属期货套利策略模型
An arbitrage strategy model for ferrous metal futures based on LSTM neural network作者机构：中国科学技术大学数学科学学院安徽合肥230026 中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026
出 版 物：《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)
年 卷 期：2018年第48卷第2期
页 面：125-132页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）]
基 金：国家自然科学基金(14401556 14471304) 中央高校基本科研业务费专项资金(WK2040000012)资助
摘 要：利用协整检验方法和LSTM神经网络算法,建立黑色金属期货市场的套利策略模型.利用基于LSTM神经网络套利策略模型对大连商品交易所上市的焦炭期货、铁矿石期货和上海期货交易所上市的螺纹钢期货进行实证研究.对比研究基于LSTM神经网络、BP神经网络和卷积神经网络的3种套利策略模型,实证结果表明基于LSTM神经网络的黑色金属期货套利策略模型可行有效,并且比BP神经网络套利策略模型和卷积神经网络套利策略模型表现更好.
