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商品期货涨跌幅预测问题
摘要
随着金融市场的日益复杂化与高频化，商品期货作为重要的衍生金融工具，其价格波动呈现出高度的动态性与不确定性。尤其在全球经济环境、地缘政治风险等多重因素的影响下，准确预测商品期货的短期价格变化对于投资者制定有效的交易策略、控制风险及实现资产增值具有重要意义。本研究基于自2017年1月3日至2025年4月18日之间的多个商品期货的1分钟级主力合约数据，采用量化分析与机器学习方法，构建了一种结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）与注意力机制（Attention）的复合深度学习模型，以预测未来30分钟的价格涨跌幅。
数据预处理过程包括数据读取与拼接、标签构造、滑动窗口样本构造与特征标准化处理，旨在形成一个结构清晰且语义明确的建模数据集。考虑到高频金融数据的非线性特征与时序依赖性，本文所设计的模型通过局部特征提取、时序建模与动态加权机制，有效应对了商品期货价格预测中的复杂挑战。模型训练采用Adam优化器，损失函数为均方误差（MSE），并引入早停策略和模型检查点机制来防止过拟合。训练结果表明，模型在验证集上的评估指标为：均方误差（MSE）为9.5870，平均绝对误差（MAE）为1.9597，R²得分为0.0734，表明模型在一定程度上能够捕捉到数据的时序特征，但仍存在进一步优化的空间。
通过可视化分析，包括真实值与预测值的对比图、散点图及预测误差分布图，本文进一步展示了模型在预测任务中的表现。结果表明，所提出的模型能够有效地预测商品期货价格的短期变动，且在大多数时间步上对市场波动的响应较为灵敏。尽管存在一定的误差，模型仍为高频金融时间序列的回归任务提供了有价值的参考与实践意义。
关键词：CNN、Bi-LSTM、ATTENTION
基于穿戴装备的身体活动监测
摘要
一、问题重述
1.1问题背景
1.2要解决的问题
二、问题分析
2.1任务一的分析
2.2任务二的分析
2.3任务三的分析
2.4任务四的分析
三、问题假设
四、模型原理
4.1随机森林模型
4.2K-means聚类算法
4.3GMM模型
五、模型建立与求解
5.1问题一建模与求解
5.2问题二建模与求解
5.3问题三建模与求解
5.4问题四建模与求解
六、模型评价与推广
6.1模型的评价
6.1.1模型优点
6.1.2模型缺点
6.2模型推广
附录【自行删减】
为实现对未来30分钟商品期货价格涨跌幅的有效预测，本文对原始数据进行了系统的数据预处理与特征提取，具体流程如下：
1.数据读取与拼接
原始数据以CSV 格式按日期存储在指定目录中，每个文件包含该交易日内的分钟级主力合约数据。通过遍历该目录下的所有 CSV 文件，依次读取数据并将其拼接为统一的数据框（DataFrame）。为确保时间顺序的一致性，数据按时间戳字段 `datetime` 升序排序，并重建索引。此外，为便于时间操作与特征构造，`datetime` 字段被显式解析为时间类型。
2.标签构造（涨跌幅计算）
在完成数据合并后，基于题设中涨跌幅的定义，构造监督学习所需的标签变量。设预测时间跨度为T = 30 分钟，定义目标变量为未来 30 分钟的相对价格变动：
其中
表示当前时刻的收盘价（close），
为未来第30 分钟的收盘价。该计算通过对 close 列向后平移并作差得到，并将结果存入新列 return 中，作为模型的预测目标。
3.滑动窗口样本构造
考虑到价格变动过程的时序特征，采用滑动窗口机制对数据进行结构化处理，构造适用于机器学习模型的训练样本。设窗口长度为
，对于第
个样本，其输入由前
分钟的特征序列组成，对应的标签为时刻
的未来30 分钟涨跌幅。
具体而言，对于每一个合法的时间步
，提取时间步
到
的特征作为模型输入，时间步
的return 值作为目标输出。该过程得到形如
的训练样本，其中
，
为特征维度。
4.特征标准化处理
为消除不同特征在数值尺度上的差异，提升模型训练的稳定性，本文对所有输入特征进行标准化处理。首先将三维特征张量
扁平化为二维数组，对每一维特征独立进行零均值单位方差变换（Z-score 标准化）。处理后再重构为原始形状，确保时序结构不被破坏。标准化器在训练集上拟合后保存，可用于后续模型验证与推理阶段的特征一致性转换。
综上所述，本文通过规范的数据加载、标签构建、滑窗采样与标准化流程，形成了结构清晰、语义明确的建模数据集。此预处理框架为后续模型的训练与性能评估奠定了坚实基础。
5.2 模型选择与实现
5.2.1 问题建模难点
商品期货高频价格序列具有如下典型特征，使得短期涨跌幅预测成为一项具有挑战性的任务：
1.非线性与高噪声性
高频金融数据波动剧烈，受微观市场行为影响显著，存在大量随机波动和局部极端点，传统线性模型难以准确建模。
2.时序依赖复杂
涨跌幅与历史价格、成交量等因素之间具有非平稳的动态关系，且这种依赖可能具有短期与长期的双重特征。
3.特征间关联性强
多种市场指标（成交量、持仓量）共同作用于价格变化，变量间存在复杂耦合，要求模型具备较强的多变量特征融合能力。
4.关键时间片段分布不均
不同时间窗口对未来价格变动的重要性不一致，固定窗口建模可能导致有效信息权重不足，影响预测精度。
为应对上述难点，本文设计并采用一种结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）与注意力机制（Attention）的复合深度学习模型，充分融合局部特征提取、时序建模与动态加权机制，实现对涨跌幅的精细化预测。
5.2.2 模型结构设计
模型输入为形如
的张量，其中
为样本批次大小，
表示时间窗口长度，
表示特征维度。网络结构包括以下几部分：
1.CNN模块（局部特征提取）
采用一维卷积层（Conv1D）提取局部时间片段中的短期趋势与结构性特征，通过滑动卷积核识别微观波动模式。后接最大池化操作降低时间维度，减少冗余信息，提高计算效率。
1.Bi-LSTM模块（时序依赖建模）
对池化后的特征序列输入至双向LSTM层，从前后两个方向同时捕捉序列间的上下文信息，增强对时间序列中长期依赖关系的建模能力。
2.注意力机制（动态权重建模）
引入注意力机制以自适应识别并强调关键时间步的特征，显著提升模型对重要市场信号的敏感性。该机制根据各时刻的上下文特征分配权重，并对整个序列进行加权聚合，从而生成全局语义向量。
3.全连接与输出层
聚合后的特征向量输入至全连接层与Dropout 层，进行非线性映射与正则化处理，最终通过单输出节点预测未来 30 分钟的连续型涨跌幅。
