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상
BUSINESS
2014年
21期
161-162
,共2页
支持向量机%多特征融合%沪铜期货%价格预测
支持嚮量機%多特徵融閤%滬銅期貨%價格預測
지지향량궤%다특정융합%호동기화%개격예측
本文利用支持向量机（ SVM）机器学习算法，融合宏观经济数据、上海现货铜价格、 LME期铜价格和美元汇率来研究预测上海期货交易所铜期货价格。通过上海期货交易所cu1402合约210天交易数据和同期相关经济数据，来预测铜期货每日最高价、最低价、开盘价和收盘价。模型结果显示，对上海期货交易所铜期货cu1402合约价格预测存在一个25天左右的累计平均误差最小的规律。另外，也对影响沪铜期货每日最高价、最低价、开盘价和收盘价的经济数据分别作了分析，其中沪铜期货价格的历史数据、铜现货价格和LME铜期货价格都对沪铜四种价格预测存在重要影响作用。
本文利用支持嚮量機（ SVM）機器學習算法，融閤宏觀經濟數據、上海現貨銅價格、 LME期銅價格和美元彙率來研究預測上海期貨交易所銅期貨價格。通過上海期貨交易所cu1402閤約210天交易數據和同期相關經濟數據，來預測銅期貨每日最高價、最低價、開盤價和收盤價。模型結果顯示，對上海期貨交易所銅期貨cu1402閤約價格預測存在一箇25天左右的纍計平均誤差最小的規律。另外，也對影響滬銅期貨每日最高價、最低價、開盤價和收盤價的經濟數據分彆作瞭分析，其中滬銅期貨價格的歷史數據、銅現貨價格和LME銅期貨價格都對滬銅四種價格預測存在重要影響作用。
본문이용지지향량궤（ SVM）궤기학습산법，융합굉관경제수거、상해현화동개격、 LME기동개격화미원회솔래연구예측상해기화교역소동기화개격。통과상해기화교역소cu1402합약210천교역수거화동기상관경제수거，래예측동기화매일최고개、최저개、개반개화수반개。모형결과현시，대상해기화교역소동기화cu1402합약개격예측존재일개25천좌우적루계평균오차최소적규률。령외，야대영향호동기화매일최고개、최저개、개반개화수반개적경제수거분별작료분석，기중호동기화개격적역사수거、동현화개격화LME동기화개격도대호동사충개격예측존재중요영향작용。
