基于改进SVR的期货投资决策研究的开题报告.docx

基于改进SVR的期货投资决策研究的开题报告 一、选题背景及意义 随着期货市场的不断发展和成熟，期货投资已经成为了投资者实现资产保值和增值的一种重要方式。然而，期货市场的价格波动较为剧烈，投资风险较高，投资者需要对期货市场进行准确的预测和分析，才能够做出正确的投资决策。因此，期货价格预测的准确性对投资者而言具有至关重要的意义。 期货价格预测的方法有很多种，其中支持向量回归（SVR）因其在处理复杂数据集方面的出色表现，而成为了期货价格预测中的重要方法之一。然而，传统的SVR方法在处理非线性问题时，存在着预测精度不高、泛化能力差等问题，这些问题限制了该方法在期货市场中的应用。 因此，本研究将基于改进SVR的方法，对期货价格进行预测，并探究其在期货投资决策中的应用，旨在为投资者提供更为准确可靠的决策依据。 二、研究内容及步骤 本研究的主要内容是基于改进SVR的期货价格预测方法，具体步骤如下： 1. 数据采集和处理：收集期货市场相关的历史数据，并进行数据处理和清洗，为模型建立提供准备。 2. 改进SVR模型建立：以收集到的历史数据为基础，建立改进的SVR模型。具体来说，采用不同的核函数、启发式算法等方法，对传统的SVR模型进行改进。 3. 模型调优和验证：通过训练集与测试集的比较，利用交叉验证等方法对模型进行调优和验证，以确保预测精度和泛化能力的合理性。 4. 期货投资决策分析：将得到的期货价格预测结果进行分析，并结合市场基本面及其他相关信息，为投资者提供参考和决策依据。 三、预期成果及意义 本研究的预期成果包括以下方面： 1. 建立了一个基于改进SVR的期货价格预测模型，提高了预测精度和泛化能力。 2. 分析了期货价格的变化规律及其相关因素，为投资者提供了掌握市场动态、制定投资策略的依据。 3. 提高了投资者的投资决策水平，减少了投资风险，为期货市场的稳健发展做出了贡献。 四、研究计划及参考文献 本研究计划于2022年开始，预计2024年完成。参考文献包括： 1. Fan, Y., Wu, J., Gao, J. (2018). A hybrid model based on improved SVM and VMD for crude oil futures price forecasting. Energy economics, 70, 233-248. 2. Lu, W., Chen, J., Wu, X. (2019). An ensemble deep learning model with hybrid features for crude oil futures price forecasting. Information Sciences, 490, 55-68. 3. Wang, J., Fang, L., Zhang, H. (2017). Forecasting the copper futures price based on wavelet transform and support vector regression optimized by improved differential evolution algorithm. Journal of Cleaner Production, 142, 2617-2627.