关键词:
LSTM模型
麻雀搜索算法(SSA)
价格预测
摘要:
相对于国内股票价格预测研究,国内大宗商品期货价格的预测研究相对较少。沪铜期货自上市以来其主力连续价格最高价为85500元/吨,最低价格为13670元/吨,对其投资风险可见一斑。本文选取沪铜期货1995年4月17日至2023年12月29日一共6992条的交易数据为测试样本,采用麻雀搜索算法(SSA)对长短期记忆模型(LSTM)进行超参数优化,并进行了优化前后的预测结果对比分析,结果显示:优化后的SSA-LSTM组合模型预测结果优于单独的LSTM模型,平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE分别下降了16.46%、15.93%、16.98%。另外,从LSTM模型和SSA-LSTM组合模型的预测结果拟合图来看,两个模型的整体拟合效果较好,SSA-LSTM组合模型整体拟合效果优于LSTM模型;从拟合图局部可以清晰的看出,LSTM模型在价格峰值、峰谷的拟合效果要明显差于SSA-LSTM组合模型。无论是从拟合图的整体拟合效果还是局部的拟合效果分析,SSA-LSTM组合模型的拟合效果均优于LSTM模型,再次证明了麻雀搜索算法对LSTM模型的优化在沪铜期货这个标的有效性。