Prediction of high-frequency futures return directions based on the mean uncertainty classification methods: An application in China’s future market
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摘要
本报告基于中国高频期货交易数据，研究在数据分布不平衡背景下，利用次线性期望(SLE)框架下的均值不确定性逻辑回归和支持向量机方法预测期货短期平均收益方向。通过选择流动性最高的15种期货品种，实证结果显示该两种方法在分类效果和交易平均收益率上均优于传统不平衡分类技术，显著提升了买入与卖空策略的实用性与性能，为高频期货交易策略设计和风控提供新思路 [page::0][page::1][page::12][page::15]
