基于markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的上海期貨銅指數(shù)的預測分析

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6、了巨大的風險，對我國經(jīng)濟的平穩(wěn)運行產(chǎn)生了巨大的沖擊。同時，本文不僅將Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型運用到價格預測過程中，并且將數(shù)據(jù)挖掘算法和Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)模型相結合，提出了一種新的分析思路，因此，本文利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型結合數(shù)據(jù)挖掘算法對上海期貨銅的價格指數(shù)進行預測具有十分重要的現(xiàn)實和理論意義。本文利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型結合傳統(tǒng)的向前預測法和新興的數(shù)據(jù)挖掘算法，對2001年1月1日至2015年10月21日共3588個交易數(shù)據(jù)進行分析和預測。首先利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型對150個交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率進行分析，將150個交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)

7、收益率分為兩種狀態(tài)，再結合兩種狀態(tài)的數(shù)據(jù)對下一交易日的上海期貨銅指數(shù)對數(shù)收益率進行預測和估計。在預測和估計過程中，本文分別采取了在Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的分析過程中學者經(jīng)常采取的向前預測法，以及新興的數(shù)據(jù)挖掘算法中的線性回歸、支持向量機回歸、決策樹回歸、bagging回歸、boosting回歸的方法分別對上海期貨銅指數(shù)的對數(shù)收益率進行預測和估計。研究結果表明，利用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型能夠很好地預測期貨銅指數(shù)的價格波動。其中，利用基于向前預測法的Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型進行投資，每年的平均收益為7.06%，并且每年的平均交易次數(shù)也未超