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1、期貨價(jià)格能夠反映出現(xiàn)貨市場(chǎng)中價(jià)格相關(guān)的各種信息,如果能夠比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)期貨未來(lái)的價(jià)格,則能夠較大限度的降低期貨市場(chǎng)的投資風(fēng)險(xiǎn),從而增加收益。在日常生活中,經(jīng)常用到的期貨價(jià)格預(yù)測(cè)的方法一般有基本面分析法和技術(shù)分析法,隨著技術(shù)的發(fā)展,人工智能的技術(shù)也逐漸被應(yīng)用到了期貨價(jià)格的預(yù)測(cè)中來(lái)。本文提出了一種首先把模擬退火算法與遺傳算法互相結(jié)合,互相取長(zhǎng)補(bǔ)短后,再應(yīng)用到三次指數(shù)平滑模型中來(lái),從而對(duì)大豆期貨的未來(lái)價(jià)格進(jìn)行自適應(yīng)預(yù)測(cè)的方法。三次指數(shù)平滑法是
2、一種較好的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,它只需要給出上期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)就可以預(yù)測(cè)未來(lái)值。不需要太多的歷史數(shù)據(jù)并且可以節(jié)省很多處理數(shù)據(jù)的時(shí)間,減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量,能更好地對(duì)期貨未來(lái)的價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。文中選用三次指數(shù)平滑法建立預(yù)測(cè)模型來(lái)對(duì)期貨價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),它是對(duì)時(shí)間序列值進(jìn)行預(yù)測(cè)的很有效的方法,但它的預(yù)測(cè)精度與平滑初值和平滑參數(shù)值的選取都有非常重要的關(guān)系,一般情況下,人們對(duì)平滑參數(shù)值的選取都依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn),預(yù)測(cè)結(jié)果不一定準(zhǔn)確。三次指數(shù)平滑模型也屬于趨勢(shì)預(yù)測(cè)
3、中的一種,是以歷史數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)基礎(chǔ)的,有一定的使用局限性,還需要與其它方法相結(jié)合才能達(dá)到更優(yōu)的預(yù)測(cè)效果。所以在本文中將引入人工智能優(yōu)化算法中的遺傳算法來(lái)較好地選取誤差最小時(shí)的平滑參數(shù)值,此時(shí)的平滑參數(shù)取得最優(yōu)值,同時(shí)考慮到遺傳算法的局限性,則加入了模擬退火算法與其結(jié)合來(lái)對(duì)平滑參數(shù)值進(jìn)行搜索最優(yōu)值。遺傳算法是一種較好的優(yōu)化搜索算法,種群搜索和種群中個(gè)體之間交換信息,不依賴(lài)于梯度信息和問(wèn)題本身,具有較好的魯棒性、適應(yīng)性、并行性和全局搜索能力;
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