商品期货交易数学建模

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1、2014中南大学数学建模模拟竞赛第一轮承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：

2、B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：中南大学参赛队员(打印并签名)：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：2014年8月11日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：商品期货交易策略摘要我国的期货发展历史已有十多年，吸引了大量交易者的参与，如何从中获取相对稳

3、定的收益成为交易者非常关注的问题。本文旨在为交易者谋得最大盈利，通过数据分析，找到影响价格因素，对价格波动进行分类并预测，从而建立交易模型。本文通过对数据抽样，拟合检验，建立主成分分析模型（模型1），找到影响价格因素指标，回归分析检验结果；再建立聚类分析模型（模型2），对波动方式进行分类，并建立小波神经网络预测模型（模型3）对价格趋势作出预测，最后建立期货获利交易模型（模型4），使交易者获得最大盈利。模型1：主成分分析模型由于对价格有影响的因素众多，而由SPSS得到的散点图和相关系数表可发现，成交价与B1价、S1价和日期有极其显著的关系，但许多变量之

4、间可能存在信息上的重叠。故选用了主成分分析模型，进行贡献率的判定。利用SPSS软件，将数据标准化（数据见附件1），并获得相关系数表和特征方程，提取特征值大于1的前4个主成分，通过计算可得到每个主成分前的系数，即特征向量。计算可得出主成分表达式。最后可由主成分综合模型中根据每个因素的贡献率判定对价格的影响因素。最后利用MatlabR2012a软件进行回归分析检验。模型2：聚类分析模型为找到不同波动方式的类型，先利用MatlabR2012a软件绘出时间-盈利走势图，在此基础上选择盈利最大周期，3个交易日；然后选择R性聚类分析，对变量进行相似性度量，对相似

5、性大的变量进行聚类。利用SPSS软件，将10个相关变量进行组内链接，皮尔逊相关测量区间的相关性方法作出聚类图，共分为8组（表2），最后给出分析得到的交易量、持仓量和价格的关系。模型3：小波神经网络预测模型为了对价格的后期走势作出预测，按交易者的投资来看必然是短期预测，故采用精确度较高的小波神经网络进行预测。利用MatlabR2012a软件，选取3个输入节点，6个隐含层节点和1个输出节点，对9天的数据进行训练，修正，另外10天的数据进行预测，分别反复训练200次和500次，得到预测结果与实际结果高精确度吻合（见图4-5），说明该预测模型合理。模型4：期

6、货获利交易模型根据前两问得出价格相关因素和价格的预测，为使交易者盈利最大，建立期货获利交易模型，在原先盈利函数上扣除手续费、保证金，利用线性规划方法，设立约束条件，目标函数为最大盈利，最后利用MatlabR2012a软件进行求解得到月所有日最大收益为515700元。关键字：主成分分析聚类分析小波神经网络预测期货获利价格波动最大盈利1一、问题重述1.1基本情况期货，是指在固定的时间，固定的地点，用保证金的形式所进行的标准合约化的买卖。目前，我国的期货市场也得到了长足的发展。我国商品期货交易的品种迅速增加，吸引了大量交易者的参与，如何从商品期货的交易中获

7、取相对稳定的收益成为交易者非常关注的问题。商品期货交易实行T+0的交易规则，即当天买入的期货合约在当天就可以卖出，所开的“多单或空单”可以马上平仓，从而完成一次交易，这样就吸引了大量的投机资金进行商品期货的日内高频交易。某种商品价格在低位时开“多单”，当价格高于开“多单”的价格时平仓，或者，价格在高位时开“空单”，当价格低于开“空单”的价格时平仓，差价部分扣除手续费后就是交易者的盈利；反之则是亏损。商品期货交易所可提供每个正在交易品种的实时交易数据，每秒钟二笔。1.2有关信息文件中给出了2012年9月橡胶1301合约(ru1301)的成交明细：附件2

8、01209RU1301。说明：表中价格是每吨价格，交易单位10吨/手；B1价是指买1价、B1量是指买1量、S