Previsão da direção de curto prazo dos futuros de prata com TabNet

Resumo

Este estudo prevê mudanças direcionais de curto prazo em um contrato futuro usando características de análise técnica, fluxo de ordens e dados do livro de ofertas. Ele treina um modelo de deep learning TabNet com futuros de prata listados na Bolsa de Futuros de Xangai, combinando esses dados para classificar a direção do próximo movimento.

A precisão relatada é 0.601 para o período de avaliação selecionado. O documento fornece poucos detalhes sobre o período, a preparação dos dados, o desenho da validação, os custos de trading ou o desempenho em relação a uma referência. Portanto, o resultado descreve um experimento de previsão, sem estabelecer que o modelo produziria operações rentáveis ou se generalizaria para outros contratos e condições de mercado.

Ideias principais

• O modelo combina indicadores técnicos, características do fluxo de ordens e dados do livro de ofertas.
• TabNet é usado para prever mudanças direcionais de curto prazo nos futuros de prata.
• A precisão relatada no período selecionado é 0.601.
• A breve descrição não estabelece rentabilidade nem desempenho fora do contrato e período estudados.

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# 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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.