• 构建了融合LSTM与Transformer的深度学习架构，首先由LSTM提取时间序列长期依赖，再由Transformer多头注意力机制挖掘复杂全局特征。[pidx::1][pidx::2][pidx::3]

- 数据涵盖2006年1月9日至2024年12月9日，经过线性插值填补缺失值与异常值修正，并实施MinMax归一化处理。[pidx::2]

• 模型训练采用Adam优化器和均方误差损失函数，训练集与测试集比例为8:2，训练10个epoch，batch size为32。[pidx::4][pidx::5]

- 预测效果上，训练集MAPE为1.51%，测试集MAPE为1.9%，显著优于单独LSTM模型（测试集2.34%）和Transformer模型（测试集3.26%）。[pidx::5][pidx::6]

• 图1显示预测曲线与实际曲线高度贴合，训练集拟合良好，测试集能够较好捕捉价格波动趋势，体现模型良好的泛化能力。[pidx::5][pidx::6]

- 该模型实现了豆油期货价格序列的精准预测，对期货投资者和相关企业提供稳健决策依据，未来可引入更多宏观及市场因素进一步提升预测能力。[pidx::7]

基于LSTM-Transformer模型的豆油期货价格预测分析——详尽解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 基于LSTM-Transformer模型的豆油期货价格预测分析

- 作者： 范洋洋，郭开泰，李宜阳

• 机构： 上海工程技术大学数理与统计学院

- 发布日期： 2025年4月8日（稿件收稿日期2025年3月3日，录用日期2025年3月26日）

• 研究主题： 利用深度学习混合模型（长短期记忆网络LSTM与Transformer）进行豆油期货价格预测

核心论点与目标：
文章提出并实现了一种融合LSTM与Transformer混合深度学习模型，用于预测豆油期货价格。研究表明，该模型相较于单一LSTM模型和Transformer模型，在多个预测误差指标（MAE、RMSE、MAPE、RRMSE）上均表现出明显优势，显示优异的预测准确度和良好的泛化能力。模型对豆油期货价格时间序列的长期依赖和复杂特征均能有效捕捉，具有广泛的应用潜力，为豆油生产企业和投资者提供理论支持和决策依据[pidx::0][pidx::1][pidx::7]。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言

• 关键论点： 豆油作为我国第一大植物油，消费量庞大（年消费量达1600万吨以上），价格波动对市场稳定有重大影响。豆油期货价格反映了现货市场的供需关系，对价格风险管理具有重要意义。自2006年上市以来，豆油期货市场规模不断壮大，参与度高，持仓量稳步增长，成为农产品期货交易的核心品种。

- 研究背景及创新点： 国内尚未有人使用LSTM与Transformer混合模型预测豆油期货价格。先前相关研究多集中于其他农产品或股票价格预测，运用单一模型较多。本文填补了该领域的空白，提出了复合模型[pidx::1]。

2.2 LSTM-Transformer模型简介

• 模型构成：

- LSTM是一种特殊的循环神经网络，解决了传统RNN在长序列学习中的梯度消失/爆炸问题。利用门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态，实现信息的选择性记忆和遗忘，善于捕捉时间序列的长期依赖。
- Transformer基于多头自注意力机制，避免了RNN顺序输入依赖，通过并行计算关注序列中不同时间点的相互联系，抓取全局复杂特征。多头注意力机制由若干不同子空间的注意力组成，提供多角度信息表达。

• 融合优势： 模型先用LSTM层捕捉长期趋势，再用Transformer层发掘全局复杂关联，整体提升时间序列特征表达与预测精准度[pidx::1][pidx::2]。

2.3 数据选择与处理

• 数据来源： 采自权威金融数据平台akshare，覆盖2006年1月9日至2024年12月9日的日度豆油期货交易数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等关键指标，确保数据的全面性和权威性。

- 数据清洗策略： 对缺失值采用时间序列线性插值法填充，异常值通过设定合理波动和成交量阈值检测和调整，保证数据质量。

• 日期处理与归一化： 日期转换为时间序类型并提取年份进行索引，方便观察时间特征和季节规律。使用MinMaxScaler对收盘价归一化至[0,1]区间，提升模型训练收敛速度和稳定性[pidx::2]。

2.4 模型建立

• LSTM层详细结构：

- 输出维度设为64，返回完整序列输出。
- 核心计算包括三大门的激活计算（sigmoid函数），细胞状态更新（遗忘和输入门控制状态记忆），最后通过输出门产生隐藏状态输出。公式详述了参数权重及计算流程，体现对长期依赖的捕捉能力。

• Transformer层细节：

- 头数设置为4，键维度64，采用多头注意力计算输入的查询Q、键K、值V矩阵，计算加权注意力得出输出。
- 使用Dropout防止过拟合，层归一化保证稳定训练，全连接层与ReLU激活进一步非线性特征提取。

• 整体模型构架： 输入数据经LSTM层提取长期依赖后，输入Transformer层进行复杂全局关联学习，最终用全连接层输出预测，训练目标为最小化均方误差，采用Adam优化器动态调整学习率，提升训练效率和稳定性[pidx::3][pidx::4]。

2.5 模型检验

• 数据集划分： 按比例8:2划分训练集（2006-2021年初）和测试集（2021年初至2024年底），确保模型训练和泛化评价合理。

- 训练过程设定： 训练周期10个epochs，每batch大小32，监控训练与验证损失逐渐下降，体现模型逐步学习数据模式。

• 评估指标：

- RMSE反映误差平方根，更敏感大偏差。
- MAE衡量绝对误差平均。
- MAPE衡量百分比误差平均，便于不同量纲比较。
- RRMSE归一化均方根误差，表示误差相对平均值大小。

• 训练集结果： RMSE 155.19，MAE 116.02，MAPE 1.51%，RRMSE 0.022

- 测试集结果： RMSE 200.35，MAE 157.16，MAPE 1.90%，RRMSE 0.026，说明模型训练表现优异且泛化性能良好[pidx::4][pidx::5]。

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3. 图表深度解读

图1：价格预测结果比较图

• 描述： 图1展示了从豆油期货收盘价时间序列中，实际价格（蓝线）、训练集预测价格（橙线）以及测试集预测价格（绿线）的变化趋势对比。X轴为时间，Y轴为价格。

- 趋势解析：
- 橙色线与蓝色线在训练集时间段内高度重合，体现模型良好拟合训练数据的能力。
- 绿线虽有一定漂移，但依然合理捕捉价格主要波峰波谷，显示模型对未来价格走势的预测潜力和泛化力。
- 局部偏差现象反映市场本身突发性波动难以完全捕捉，如异常市场事件或宏观环境变化等。

• 联系文本分析： 图中趋势佐证了模型结合LSTM长期依赖和Transformer全局依赖学习的有效性。LSTM擅长长期走势捕捉，Transformer增强关键转折点注意能力，两者结合优化整体预测性能。局部偏差体现预测的现实限制和未来改进空间[pidx::6][pidx::5][pidx::6]。

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4. 估值分析

此报告属于应用机器学习模型构建与预测研究，未涉及传统财务估值方法如DCF或可比公司倍数法。其“估值”更多指模型性能评估，通过多种误差指标对模型预测结果进行数值化定量衡量。采用包括MAE、RMSE、MAPE和RRMSE四种指标，系统反映预测准确度和偏差大小，确保对预测质量的多角度评价，并以此比较单独LSTM、单独Transformer与混合模型的优劣，体现估值功能。

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5. 风险因素评估

报告中明确指出期货市场的复杂多变性对模型预测造成影响，主要风险包括：

• 市场突发事件的影响： 价格波动受政策、天气、国际市场等因素影响，模型难以准确预测此类异常波动；

- 模型本身局限： 尽管混合模型提升了精度，但仅使用历史期货价格数据，未考虑宏观经济指标、天气数据、政策等影响，可能导致关键特征缺失，影响预测性能；

• 过拟合风险： 单一LSTM模型测试时误差增加明显，反映有一定过拟合风险，混合模型有效缓解但不能完全消除。

作者建议后续研究引入更多外部数据特征，调整模型结构和超参数，采用更先进训练算法和正则化技术，进一步降低风险，提升预测稳定性和鲁棒性[pidx::7]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型优势与限制平衡：

- 本文详尽解释模型优越性，特别强调LSTM-Transformer结合的综合能力。
- 但文中也坦诚指出未考虑宏观经济政策、国际行情等因素，暗示单一价格序列训练的局限性。

• 数据覆盖时间长，但数据处理简化：

- 数据缺失和异常值处理依赖线性插值和经验阈值，可能丢失某些非线性隐藏信息，探索更高级插值或异常检测方法有提升空间。

• 模型训练周期相对较短：

- 仅10个epochs训练，可能未充分探索模型全部潜力，有扩大训练周期空间。

• 评价指标全面但过度依赖误差指标：

- 预测能力的解释留白了对模型内部机制和决策过程的透明度讨论，例如是否存在可解释性分析。

• 可能存在引用研究领域递进未充分突显的情况：

- 虽然提及多篇文献支持，但对比LSTM-Transformer在豆油期货领域内的创新点展开不够深入。

整体上，报告紧扣数据和建模，既展现模型优势，也坦诚局限，结论较为稳健。

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7. 结论性综合

该研究基于大规模、权威的历史豆油期货数据，成功建立LSTM与Transformer的混合深度学习预测模型，系统进行了设计、训练与验证，验证了其在豆油期货价格预测中的显著优势：

• 模型表现：

- 测试集误差指标均优于单一LSTM和Transformer模型，MAPE仅1.9%，显示预测精度较高，具备良好的泛化能力。
- 图1直观展示了模型良好的趋势捕捉能力和局部误差，兼顾长期依赖与复杂时间步关联特征。

• 数据处理有效性保障了模型训练基础，包括时间索引处理、归一化及异常值修正，保证数据质量，提高训练效率。

- 模型架构科学合理，深度融合了LSTM的门控记忆机制与Transformer的多头注意力机制，共同实现价格序列的全方位特征提取。

• 风险因素充分意识到期货市场波动复杂，未来模型的延展需包含更多宏观和市场变量以增强预测能力。

- 研究为豆油期货以及类似农产品期货的价格风险管理和投资决策提供了坚实的技术基础与理论支撑。

综合来看，本文所提出的LSTM-Transformer混合模型不仅提升了豆油期货价格预测的准确度和鲁棒性，而且为深度学习在金融时间序列预测的跨领域应用提供了有益范例，具有较高的学术价值和实际应用前景[pidx::0][pidx::1][pidx::5][pidx::6][pidx::7]。

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附：图1预测结果对比图



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# 参考文献亦由报告全文提供，详细列举了近年相关领域LSTM、Transformer及其混合模型在不同应用中的研究成果，验证了模型选择与应用的科学性。

报告