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随机森林模型
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随机森林模型

  • 本店售价:¥5000元 ¥8000元
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  • 上架时间:2022-09-15
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在前一篇“期货学习量化学习策略——随机森林模型”一文中(链接 https://mp.weixin.qq.com/s/IhcVZ9D-3cmB1GaAFinboQ) 我们尝试了长周期、多品种期货数据的学习 结果表明随机森林模型的预测效果还不错 标签的预测准确率均达到0.9以上。本文介绍了短周期、单期货品种的随机森林预测模型。 随机森林随机模型的框架沿用上一篇文章的设定 唯一区别在于模型参数的调整。这里我们测试郑油期货 测试区间设定为2020年6月20日至2020年7月20日30分钟行情 以回测时点前900个30分钟K线数据作为训练数据 预测下一时间点的交易信号。预测交易信号为真 则开多仓 开仓时间为每30分钟前5分钟 预测交易信号为假 则平仓 等待下一个Bar的预测信号。回测结果如下  

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随机森林模型可进一步完善 一是模型标签的设定较为苛刻 交易信号出现频率较低 容易导致错过了一些交易时机 二是特征的选择、过滤模块需要进一步完善 减少噪声干扰 三是考虑到系统性风险 可考虑通过搭建期货多品种多周期机器学习交易策略来平滑交易曲线。 8dc8e86148f5ec8d4de976764e98eae5.pngEnd

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随机森林模型_量化策略——短周期、单期货品种的随机森林预测模型 在前一篇“期货学习量化学习策略——随机森林模型”一文中(链接:https://mp.weixin.qq.com/s/IhcVZ9D-3cmB1GaAFinboQ),我们尝试了长周期、多品种期货数据的学习,结果表明随机森林模型的预测效果还不错,标签的预测准确率均达到0.9以上。本文介绍了短周期、单期货品种的随机森林预测模型。随机森林随机模型的框架沿用上一篇文章的设定,唯一区别在于模型参数的... 复制链接
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