基于LSTM-SVR混合模型的股指期货价格预测方案

目录

声明

第 1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 研究内容、方法和技术路线

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

1.3.3 技术路线图

1.4 本文的主要贡献

第 2章 文献综述与相关理论

2.1 文献综述

2.1.1 关于股指期货价格预测的文献综述

2.1.2 关于深度学习理论及相关技术的文献综述

2.1.3 关于混合模型的文献综述

2.1.4 文献评述

2.2 相关理论

2.2.1 有效市场理论

2.2.2 股指期货定价理论

2.2.3 股指期货价格可预测理论

第 3章 股指期货价格预测的问题描述与分析

3.1 研究期货价格预测模型的必要性

3.2 现有股指期货价格预测模型存在的问题分析

第 4章 基于混合模型的股指期货价格预测理论框架

4.1 支持向量机回归

4.1.1 支持向量机（SVM）算法

4.1.2 支持向量机回归（SVR）算法

4.2 长短时记忆模型

4.2.1 循环神经网络（RNN）

4.2.2 长短时记忆网络（LSTM）

4.3 模型集成方法

4.3.1 加权平均法

4.3.2 岭回归法

第 5章 基于SVR-LSTM 混合模型的股指期货价格预测方案设计

5.1 数据选取及预处理

5.1.1 研究对象

5.1.2 输入指标

5.1.3 归一化处理

5.1.4 主成分分析

5.1.5 评价指标

5.2 基于 SVR 模型的预测方案设计

5.2.1 SVR 模型训练

5.2.2 SVR 模型预测结果

5.3 基于 LSTM 模型的预测方案设计

5.3.1 LSTM 模型训练

5.3.2 LSTM 模型预测结果

5.4 基于 SVR-LSTM 混合模型的预测方案设计

5.4.1 混合模型集成步骤

5.4.2 混合模型预测结果

第 6章 股指期货价格预测方案的合理性检验

6.1 混合模型与单一模型的预测结果对比

6.2 基于股指期货单边交易策略的合理性检验

6.2.1 股指期货单边交易策略回测结果

6.2.2 改进的股指期货单边交易策略回测结果

第 7章 结论与展望

7.1 研究结论

7.2 研究不足与展望

致谢

参考文献

附录

附录A

附录B

附录C