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沪深300高频波动率的预测及应用——基于深度学习的方法

摘要:选取沪深300指数5分钟高频数据,以高频价格序列的强记忆性为切入点,构建基于高频价格序列的长短期记忆模型LSTM。基于已实现波动率(RV)理论计算出真实波动率的预测值,并研究了预测波动率在趋势择时策略中的应用。研究发现:基于高频价格序列的LSTM波动率预测模型的预测能力明显优于其他三种模型,充分发挥了长短期记忆模型的优势,经过该波动率改进的趋势择时策略很好控制了投资风险。

关键词:
  • 深度学习方法  
  • 长短期记忆模型  
  • 波动率  
  • 趋势择时  
作者:
周子昂; 尚瑞琪
单位:
天津财经大学金融学院; 天津300222
刊名:
上海立信会计金融学院学报

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