一种基于多尺度自注意力的期货模型训练及交易实现方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度自注意力的期货模型训练及交易实现方法，在期货高频数据集构造阶段，收集期货主力合约五档高频数据，对数据进行预处理，并且使用未来价格变化构建标签；在深度特征提取层训练阶段，构建基于多尺度自注意力的深度神经网络，使用构造的标签训练网络并且保存模型参数；在交易模型训练阶段，构造交易模型，使用深度特征提取层输出的特征，并且使用最大化夏普比率的方法训练交易模型；在使用深度特征提取层和交易模型输出交易决策阶段，使用深度特征提取层提取到的特征和训练完的交易模型输出交易动作。本发明从模型的角度去考虑金融时间序列的多尺度特性以及不同时序之间的相关性，提高期货交易数据预测的准确性。