التنبؤ باتجاه عقود الفضة الآجلة قصيرة الأجل باستخدام TabNet

الملخص

تتنبأ هذه الدراسة بالتغيرات الاتجاهية قصيرة الأجل في عقد آجل باستخدام خصائص مستمدة من التحليل الفني وتدفق الأوامر وبيانات دفتر الأوامر. وتدرّب نموذج تعلم عميق من TabNet على عقود الفضة الآجلة المدرجة في بورصة شنغهاي للعقود الآجلة، وتجمع هذه المدخلات لتصنيف اتجاه الحركة التالية.

تبلغ الدقة المعلنة 0.601 لفترة التقييم المختارة. ولا تقدم الوثيقة تفاصيل كثيرة عن الفترة أو إعداد البيانات أو تصميم التحقق أو تكاليف التداول أو الأداء مقارنة بخط أساس. لذا تصف النتيجة تجربة تنبؤ، ولا تثبت أن النموذج سيولد تداولات مربحة أو سيعمم على عقود وظروف سوق أخرى.

الأفكار الرئيسية

• يجمع النموذج بين المؤشرات الفنية وخصائص تدفق الأوامر وبيانات دفتر الأوامر.
• يُستخدم TabNet للتنبؤ بالتغيرات الاتجاهية قصيرة الأجل في عقود الفضة الآجلة.
• تبلغ الدقة المعلنة 0.601 في الفترة المختارة.
• لا يثبت الوصف الموجز الربحية أو الأداء خارج العقد والفترة المدروسين.

الوسوم

# Neural Network and Order Flow, Technical Analysis: Predicting short-term direction of futures contract


# Neural Network and Order Flow, Technical Analysis: Predicting short-term direction of futures contract









Predictions of short-term directional movement of the futures contract can be challenging as its pricing is often based on multiple complex dynamic conditions. This work presents a method for predicting the short-term directional movement of an underlying futures contract. We engineered a set of features from technical analysis, order flow, and order-book data. Then, Tabnet, a deep learning neural network, is trained using these features. We train our model on the Silver Futures Contract listed on Shanghai Futures Exchange and achieve an accuracy of 0.601 on predicting the directional change during the selected period.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.