深度森林算法在期货市场预测中的应用与优势分析

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    随着期货市场的持续发展，投资者对期货市场的需求继续增加。为了满足投资者对套期保值和对冲的需求，期货市场中的预测产品具有重要的社会经济价值。与传统的数学分析方法相比，定量交易依赖于计算机技术来执行投资决策，以获得稳定的回报并依靠概率而获胜，这是一种相对安全的投资方法，在当前的金融投资市场需求中投资者。在以前的研究中，传统的机器学习算法主要使用，但是与传统的机器学习算法相比，深度学习方法在处理复杂的非线性问题方面具有强大的性能能力，与此同时，他们正在处理大型和复杂的复杂性非线性问题，深度学习方法通​​常比传统的机器学习算法更有效。深森林是一种深度学习算法，允许模型具有上下文或结构感知能力，可以自适应地确定级联水平的数量，从而自动设置模型的复杂性。本文以大豆期货合约为例，以17个常用功能作为模型输入指标。通过构建深层森林模型，探索了大豆期货数据的最佳训练周期，并在传统的上升和秋季标签和趋势标签中进行了预测。表现。比较长期和短期记忆神经网络模型和三个传统的机器学习模型，结果表明，使用趋势标签的深森林模型的预测准确性可以达到65％，这比使用上升和下降的模型高于该模型标签。同时，研究发现，在预测t+1时刻的上升和下降时，将趋势标签作为输入指标可以有效地改善模型的预测效应，以及深林的预测准确性型号可以达到77％。通过研究和标签和特征的变化，改善了模型预测效应，并通过大量实验来验证深森林模型的优势。该模型预测的趋势上升和下降信号可以帮助投资者制定更准确的交易策略以获得稳定的回报。因此，深森林算法在期货市场中具有重要的应用价值。