חיזוי כיוון קצר טווח בחוזים עתידיים על כסף באמצעות TabNet

סיכום

מחקר זה חוזה שינויים כיווניים קצרי טווח בחוזה עתידי באמצעות מאפיינים מניתוח טכני, מזרם פקודות ומנתוני ספר הפקודות. הוא מאמן מודל למידה עמוקה TabNet על חוזים עתידיים על כסף (המתכת) הנסחרים בבורסת החוזים העתידיים של שנגחאי, ומשלב את הקלטים כדי לסווג את כיוון התנועה הבאה.

הדיוק המדווח הוא 0.601 בתקופת ההערכה שנבחרה. המסמך מספק מעט פרטים על התקופה, הכנת הנתונים, תכנון האימות, עלויות המסחר או הביצועים ביחס לקו בסיס. לכן התוצאה מתארת ניסוי חיזוי, ולא מוכיחה שהמודל יניב עסקאות רווחיות או יכליל לחוזים ולתנאי שוק אחרים.

רעיונות מרכזיים

• המודל משלב מדדים טכניים, מאפייני זרימת הוראות ונתוני ספר ההוראות.
• TabNet משמש לחיזוי שינויים כיווניים קצרי טווח בחוזים עתידיים על כסף (המתכת).
• הדיוק המדווח הוא 0.601 בתקופה שנבחרה.
• התיאור הקצר אינו מוכיח רווחיות או ביצועים מחוץ לחוזה ולתקופה שנחקרו.

תגיות

# 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.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.