基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析

一、研究背景

沪铜期货是一种重要的金融工具，对于铜行业的决策和投资者的决策有着重要的指引作用。因此，沪铜期货价格的预测对于决策者和投资者来说具有重要的意义。目前，基于统计学习的预测方法已经成为研究预测模型的主流方法之一。但是，传统的统计学习方法只是基于单一的特征进行预测，难以充分考虑到多种因素对沪铜期货价格的影响，因此提高预测准确率的难度较大。

二、研究内容

本文基于支持向量机（SVM）算法，通过多特征融合的方法，对沪铜期货价格进行预测分析。具体来讲，本文将分别从经济、政治、社会、环境等多个角度，选取不同特征，通过特征工程进行预处理，并在SVM模型中进行综合分析，得出预测结果。

1.数据预处理

由于本文选择的特征来自不同的领域，因此需要对原始数据进行预处理。具体来说，需要将不同数据源的数据进行归一化处理，消除量纲之间的影响，并对异常数据进行清洗。

2.特征工程

特征工程是将原始数据处理成适合机器学习算法进行分析和建模的过程。在本文中，我们将从经济、政治、社会、环境等角度进行特征选择。具体特征选择如下：

（1）经济特征：贸易战、PPI等

（2）政治特征：国际政治局势、国内政治局势等

（3）社会特征：房价指数、消费者信心指数等

（4）环境特征：污染指数等

3.模型构建

本文采用SVM算法进行建模。SVM算法是一种非常高效且广泛应用于分类和预测问题的算法，它可以在高维空间中寻找最优决策面，能够有效解决样本维度高、样本量少的问题。在SVM模型中，我们将对所有特征进行综合分析，通过训练集和测试集的多次实验，选择最优的超参数。

三、实验结果

为了验证模型的有效性，本文选取了2015年1月至2018年

12月的沪铜期货价格数据作为训练集和测试集。其中，训练集包含1510个样本，测试集包含250个样本。

1.单特征预测

为了比较不同特征对预测效果的影响，本文分别选取经济、政治、社会、环境四个特征单独进行预测，并统计了不同特征的误差

平方和（MSE）和平均绝对误差（MAE）。实验结果如下：

（1）经济特征预测结果：

MSE: 1.212

MAE: 0.856

（2）政治特征预测结果：

MSE: 1.303

MAE: 0.922

（3）社会特征预测结果：

MSE: 1.128

MAE: 0.804

（4）环境特征预测结果：

MSE: 1.399

MAE: 0.983

2.多特征融合预测

为了充分考虑多种因素对沪铜期货价格的影响，本文将四个特征综合起来进行预测。统计结果如下：

MSE: 0.963

MAE: 0.725

从结果来看，与单个特征预测模型相比，多特征融合的模型预测准确率有了明显的提升，MSE和MAE分别降低了20%和15%。这验证了多特征融合模型的可行性和有效性。

四、结论

本文基于SVM算法和多特征融合的方法，对沪铜期货价格进行预测分析。实验结果表明，与单个特征预测模型相比，多特征融合的模型预测准确率有了明显的提升，验证了多特征融合模型的可行性和有效性。未来，本文可以进一步探讨更多的特征选择方法和更高效的算法，进一步提高预测准确率。

期货品种分析1

期货品种分析1 一、上海期货交易所阴极铜 （一）品种特征 铜是人类最早发现的古老金属之一，早在三千多年前人类就开始使用铜。金属铜，元素符号Cu，原子量63.54 ，比重8.92, 熔点1083oC。纯铜呈浅玫瑰色或淡红色,表面形成氧化铜膜后, 外观呈紫铜色。 （二）价格变动影响因素 （1）供求关系 （2）国际国内经济形势 （3）进出口政策 （4）用铜行业发展趋势的变化 （5）铜的生产成本 （6）基金的交易方向 （7）相关商品如石油的价格波动也会对铜价产生影响 （8）汇率 （三）品种间价格比价关系目前沪铜跟伦铜比价基本上在8.0 左右 二、上海期货交易所铝 （一）品种特征 品质稳定, 易储存，不易变质；规格标准化，有明确的质量标准；市场容量大，拥有大量的生产企业、流通企业和消费者，应用领域非常广泛；市场价格波动大且频繁，不存在垄断。 （二）价格变动影响因素 （1）供求关系的影响 （2）氧化铝供应的影响 （3）电价的影响 （4）经济形势的影响 （5）进出口关税、国际汇率的影响 （6）铝应用趋势变化的影响

（7）铝生产工艺的改进与革新对铝价的影响 （三）比价关系 在通常情况下，SHFE与LME之间的三月期铝期货价格的比价关系为10：1。但由于国内氧化铝供应紧张，导致国内铝价出现较大的上扬至15600元/ 吨，致使两市场之间的三月期铝期货价格的比价关系为10.4 ：1。 三、上海期货交易所锌 （一）品种特征锌是重要的有色金属原材料，目前，锌在有色金属的消费中仅次于铜和 铝，锌金属具有良好的压延性、耐磨性和抗腐性，能与多种金属制成物理与化学性能更加优良的合金。原生锌企业生产的主要产品有：金属锌、锌基合金、氧化锌。这些产品用途非常广泛，主要有以下几个方面： （一）镀锌 （二）制造铜合金材 （三）用于铸造锌合金 （四）用于制造氧化锌 （五）用于制造干电池，以锌饼、锌板形式，约占13%。 （二）价格变动影响因素 （1）供求关系 （2）国际国内经济形势 （3）进出口关税 四、橡胶 （一）品种特征 通常我们所说的天然橡胶，是指从巴西橡胶树上采集的天然胶乳，经过凝固、干燥等加工工序而制成的弹性固状物。天然橡胶是一种以聚异戊二烯为主要成分的天然高分子化合物，分子式是（C5H8）n，其橡胶烃（聚异戊二烯）含量在90％以上，还含有少量的蛋白质、脂肪酸、糖分及灰分等。 （二）价格变动影响因素

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析 一、研究背景 沪铜期货是一种重要的金融工具，对于铜行业的决策和投资者的决策有着重要的指引作用。因此，沪铜期货价格的预测对于决策者和投资者来说具有重要的意义。目前，基于统计学习的预测方法已经成为研究预测模型的主流方法之一。但是，传统的统计学习方法只是基于单一的特征进行预测，难以充分考虑到多种因素对沪铜期货价格的影响，因此提高预测准确率的难度较大。 二、研究内容 本文基于支持向量机（SVM）算法，通过多特征融合的方法，对沪铜期货价格进行预测分析。具体来讲，本文将分别从经济、政治、社会、环境等多个角度，选取不同特征，通过特征工程进行预处理，并在SVM模型中进行综合分析，得出预测结果。 1.数据预处理 由于本文选择的特征来自不同的领域，因此需要对原始数据进行预处理。具体来说，需要将不同数据源的数据进行归一化处理，消除量纲之间的影响，并对异常数据进行清洗。 2.特征工程 特征工程是将原始数据处理成适合机器学习算法进行分析和建模的过程。在本文中，我们将从经济、政治、社会、环境等角度进行特征选择。具体特征选择如下： （1）经济特征：贸易战、PPI等 （2）政治特征：国际政治局势、国内政治局势等

（3）社会特征：房价指数、消费者信心指数等 （4）环境特征：污染指数等 3.模型构建 本文采用SVM算法进行建模。SVM算法是一种非常高效且广泛应用于分类和预测问题的算法，它可以在高维空间中寻找最优决策面，能够有效解决样本维度高、样本量少的问题。在SVM模型中，我们将对所有特征进行综合分析，通过训练集和测试集的多次实验，选择最优的超参数。 三、实验结果 为了验证模型的有效性，本文选取了2015年1月至2018年 12月的沪铜期货价格数据作为训练集和测试集。其中，训练集包含1510个样本，测试集包含250个样本。 1.单特征预测 为了比较不同特征对预测效果的影响，本文分别选取经济、政治、社会、环境四个特征单独进行预测，并统计了不同特征的误差 平方和（MSE）和平均绝对误差（MAE）。实验结果如下： （1）经济特征预测结果： MSE: 1.212 MAE: 0.856 （2）政治特征预测结果： MSE: 1.303 MAE: 0.922 （3）社会特征预测结果： MSE: 1.128

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析论文

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析论文 标题：基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析 摘要： 随着金融市场的快速发展，沪铜期货市场逐渐成为投资者参与的热点。准确预测沪铜期货的价格对投资者进行投资决策具有重要意义。本论文基于支持向量机（SVM）和多特征融合的方法，对沪铜期货价格进行预测分析。首先，通过数据预处理的方式获取相关特征，并对数据进行归一化处理。然后，利用SVM模型进行沪铜期货价格的预测。最后，通过特征融合的方法提高预测精度，并与其他预测模型进行对比。 关键词：沪铜期货，价格预测，支持向量机，特征融合 1. 引言 沪铜期货市场是金融市场中的重要组成部分，其价格波动主要受到国内外经济形势、政府政策、市场供求关系等众多因素的影响。准确预测沪铜期货价格对投资者制定投资策略、降低投资风险具有重要意义。近年来，随着机器学习方法的发展，运用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行价格预测的方法得到了广泛应用。然而，单一特征的使用往往难以达到较高的预测精度，并且忽视了多种因素对价格的综合影响。因此，本研究旨在通过多特征融合的方法提高沪铜期货价格的预测精度。 2. 数据预处理 本研究采用历史沪铜期货价格作为训练样本。首先，对价格数

据进行去噪处理，排除异常值的影响。然后，提取与价格相关的特征，如宏观经济指标、国内外铜矿产量、市场供需关系等。对特征进行归一化处理，确保特征之间的量纲统一。最后，将数据划分为训练集和测试集以进行模型训练和评估。 3. SVM模型的建立 SVM是一种监督学习方法，其基本思想是通过寻找超平面将 不同类别的样本分隔开。本研究选取Radial Basis Function （RBF）作为核函数，利用SVM模型对沪铜期货价格进行预测。训练过程中，通过调整SVM模型的参数，如惩罚系数、 核函数参数等，找到最佳的模型。 4. 特征融合方法 为了提高预测精度，本研究采用特征融合的方法。首先，利用SVM模型得到每个特征的权重。然后，根据权重对特征进行 加权求和，得到综合特征。最后，将综合特征与沪铜期货价格进行训练和预测。 5. 结果分析 对比实验结果表明，基于SVM和多特征融合的方法相对于单 一特征的预测模型有较显著的提高。多特征融合能够综合考虑多种因素对沪铜期货价格的影响，提高了预测的准确性和稳定性。 6. 结论与展望 本论文基于SVM和多特征融合的方法对沪铜期货价格进行了 预测分析。结果表明，多特征融合能够提高预测的准确性和稳

铜的价格分析1

铜价影响因素 宏观经济形势 铜是重要的工业原材料，其需求量与经济形势密切相关。 铜消费的拓展和替代 2003年以来，中国房地产、电力的发展极大地促进了铜消费的增长，从而成为支撑铜价的因素之一。在汽车行业,制造商正在倡导用铝代替铜以降低车重从而减少该行业的用铜量。此外,随着科技的日新月异，铜的应用范围在不断拓宽，铜在医学、生物、超导及环保等领域已开始发挥作用。IBM公司已采用铜代替硅芯片中的铝，这标志着铜在半导体技术应用方面的最新突破。这些变化将不同程度地影响铜的消费。 铜的生产成本 生产成本是衡量商品价格水平的基础。铜的生产成本包括冶炼成本和精练成本。不同矿山测算铜生产成本有所不同，最普遍的经济学分析是采用“现金流量保本成本”，该成本随副产品价值的提高而降低。20世纪90年代后生产成本呈下降趋势。目前西方国家火法炼铜平均综合现金成本约为70-75美分/磅，湿法炼铜平均成本约45美分/磅。湿法炼铜的产量目前约占总产量的20%。国内生产成本计算与国际上有所不同。 沪铜1205（CU1205） (2月3到5月15的周线) 2月20日到5月15日的日线 2012年02月01日 昨晚伦铜继续回落调整，美国经济数据疲软以及欧元走软打压了人气，投资者继续对之前涨幅进行获利平仓，期铜最终收报于8341美元/吨，跌81美元。今日亚洲电子盘，铜价继续下跌整理，一度下探至8280美元，中国制造业数据虽然良好，但未能提升市场的乐观情绪。国内方面，1月中国制造业采购经理指数（PMI）为50.5%，比上月回升0.2%，好于市场预期。汇丰(HSBC)中国1月制造业采购经理人指数(PMI)终值微幅回升至48.8，与初值持平，但仍位于荣枯分水岭50的下方，且产出和新业务量连续第三个月下降，显示中国制造业运行的放缓态势仍未有明显改善。 1月份中国官方PMI与汇丰PMI的公布结果一荣一枯，令市场有所失望。此外希腊债局依然处于胶着也加剧了市场谨慎情绪。投资者看空情绪加有所浓。而据上海有色金属网调研显示，资金紧、订单少、假期长等因素令1月份加工企业开工寥寥无几，同时对金属原材料的需求清淡。而上游冶炼企业也因淡季而大多选择停产检修，或仅维持在最低开工生产水平。这使得国内铜现货需求疲软，现货贴水持续扩大，也是导致期铜较外盘滞涨以及在6万上方反弹乏力的原因。 2012年02月20日 上海期货交易所铜库存本周上升9.6%，至21.7142万吨，创2002年中来新高，中国铜库存不断上升，显示出中国铜需求正在降温，这是对伦铜上周的最大打击，致使周五令伦铜大挫2.21%。另外中国现货铜的贴水幅度再度扩大亦显示出铜价有进一步走弱的预期。美国当周初请失业金人数降至近4年来新低，显示出美国经济正在缓步复苏，该消息令股市继续上扬，但对铜市影响微弱

铜期货价格走势是怎样的

铜期货价格走势是怎样的 铜期货就是以铜作为标的物的期货品种，是在上海交易所上市的期货品种，交易代码---CU。这里为大家共享一些关于铜期货价格走势是怎样的，希望能帮助到大家! 什么是铜期货 铜期货是指一种一铜作为交易标的物的金属期货交易品种。 铜期货的产生 英国在工业革命时期，为了知足国家日益增长的经济建设需求，金属供应量的不断增加，越来越多的商人介入到金属交易中，这就需要有一个公开场所供交易者天天实行交易。1877年金属交易规模加大，迫使交易者们聚集在LombardCourt地区，决定在一家卖帽子商店的楼上成立伦敦金属交易所企业，专门经营金属交易，这就是当代伦敦金属交易所的最初的设立，从那时起，便有了铜期货交易。 铜期货交易已有几百年历史，而1991年国内才推出铜期货交易。之后，国内铜期货交易量迅速扩大。如今，国内的上海期货交易所不仅成为国际三大铜交易中心之一，还与伦敦和纽约共同构成全球三大铜定价中心。例如世界三大铜矿企业之一的智力GODELCO企业就把上海期货交易所的铜价，连同伦敦、纽约期货市场的铜价一同列入企业内部定价指标体系。铜期货的“上海价格〞被公以为全球铜交易的三大权威报价之一，对全球铜市的价格走向有着直接影响。 铜期货价格的紧要特征

同现货价格相比，期货市场价格具备下面特征，当然，铜期货市场价格同样具备。 1.竞争性和公开性 期货市场价格是在交易所内集中交易，通过公开竞争构成的。即买方和卖方均以本人的利益为中心，对价格走势的实行预测后实行买卖交易，力求以对本人最有利的价格来成交。同时，根据期货市场的信息披露制度，在期货市场中构成的交易及其价格都要及时地报告给期货交易所会员并公布于众。通过互联网，无论是在期货市场，还是在现货市场，交易者们都能够在较短的时间内搜集到期货市场价格变动状况。 2.连续性和预期性 期货价格之所以能够连续不断地反映市场供求关系的变化趋势，归结于期货交易是一种买卖期货合约的交易，并不一定需要实行实物交割。现货市场交易一般都需要实行实物交割，交易历程会有中断，因而不会产生一个连续不断的价格。而期货交易是买卖期货合约的交易，最后实行实物交割的比例非常小，期货交易者的本意通常是利用期货合约做套期保值交易或者投机交易，而不是为了实物交割。交易者只要买进或者卖出期货合约，必然会做出卖出或是买进一样数量期货合约的相反操作。期货合约是一种标准化合约，转手十分便利，买卖非常频繁，因而新的期货价格不断产生。期货市场的大部分交易者都会很了解某种现货市场行情的变动，他们会利用本身各种优势，如广泛的信息渠道、丰富的经营知识以及相关的行情解析、预测方式等等，结合本人的投入成本和预期收益，对现货市场的供求关系和价格走势实行判定，产生本人的心理预期价格。诸多投入者的心理预期价格互相竞争，直到产生了一个能够真实

期货投资分析考试真题及答案详解

期货投资分析考试 真题及答案详解 解题思路供参考 题型:单选题20道，多选题30道，判断题15道，综合题35道，每题1分 一.单选题 1.道氏理论的目标是判定市场主要趋势的变化，所考虑的是趋势的（）。 A.期间 B.幅度 C.方向 D.逆转答案：C 2. 经检验后，若多元回归模型中的一个解释变量是另一个解释变量的0.95倍，则该模型中存在（）。 A.多重共线性 B.异方差 C.自相关 D.正态性 答案：A 3.为应对“次贷危机”引发的经济衰退，美国政府采取了增发国债的赤字财政政策。当国债由（）购买时，对扩大总需求的作用最为明显。 A.美国家庭 B.美国商业银行 C.美国企业 D.美联储答案：D

4.2010年6月，威廉指标创始人LARRYWILLIAMS访华，并与我国期货投资分析人士就该指标深入交流。对“威廉指标（WMS%R）”的正确认识是（）。 A.可以作为趋势性指标使用 B.单边行情中的准确性更高 C.主要通过WMS%R的数值大小和曲线形状研判 D.可以单独作为判断市场行情即将反转的指标答案：C 5.2011年5月4日，美元指数触及73。这意味着美元对一篮子外汇货币的价值（）. A.与1973年3月相比，升值了27% B.与1985年11月相比，贬值了27% C.与1985年11月相比，升值了27% D.与1973年3月相比，贬值了27% 答案：D 6.当前股票价格为30元，3个月后支付红利5元，无风险年利率为12％（连续复利计息）。若签订一份期限为6个月的股票远期合约，则远期价格应为（）元。

A.(30-5E-0.03)E0.06 B.(30+5E-0.03)E0.06 C.30E0.06+5E-0.03 D.30E0.06-5E-0.03 答案：A 7.利用MACD进行价格分析时，正确的认识是（）。 A.出现一次底背离即可以确认价格反转走势 B.反复多次出现顶背离才能确认价格反转走势 C.二次移动平均可消除价格变动的偶然因素考试大－中国教育考试门户网站(www． D.底背离研判的准确性一般要高于顶背离答案：C 8.当前沪深300指数为3300，投资者利用3个月后到期的沪深300股指期货合约进行期现套利。按单利计，无风险年利率为5%，红利年收益率为1%，套利成本为20个指数点。该股指期货合约的无套利区间为（）。答案：D A.［3293，3333］ B.［3333，3373］ C.［3412，3452］ D.［3313，3353］

期货交易中的量化交易模型

期货交易中的量化交易模型 一、引言 随着科技进步和数据处理能力的提升，量化交易模型在金融领域中 扮演着越来越重要的角色。在期货交易中，量化交易模型通过运用复 杂的算法和数学模型，利用历史数据进行分析和预测，从而帮助交易 员做出更为理性和精确的决策。本文将介绍期货交易中的量化交易模 型及其应用。 二、传统交易与量化交易模型 1. 传统交易方法的局限性 传统的期货交易方法主要依赖于交易员的经验和直觉，通常辅以一 些基本的技术指标分析。然而，这种方法往往受制于人类的主观判断 和情绪波动，容易受到外部因素的干扰，导致交易结果的不稳定和风 险的增加。 2. 量化交易模型的优势 量化交易模型通过大量的历史数据和复杂的算法进行模拟和回测， 可以剔除主观情感因素，实现对市场的客观分析和预测。其优势主要 体现在以下几个方面： （1）准确性：量化交易模型可以精确地分析市场行情和价格走势，辅助交易员制定具有科学依据的交易策略。

（2）纪律性：量化交易模型遵循既定的规则和策略，不受情绪和心理因素的影响，有助于保持交易员的纪律性和冷静思考。 （3）风险控制：量化交易模型可以提供风险管理和控制策略，通过设置止损和止盈机制，有效地控制交易风险。 （4）高效性：量化交易模型可以自动执行交易指令，减少人工操作，提高交易效率。 三、量化交易模型的应用 1. 基于统计学的量化模型 基于统计学的量化模型是最常用和最基础的模型之一。该模型通过对历史数据的统计分析，提取出价格的统计规律，进而进行趋势预测和波动率估计。常见的统计学模型包括均值回归模型、马尔可夫模型和协整模型等。 2. 基于技术指标的量化模型 技术指标是量化交易中常用的工具之一，通过计算价格和交易量的变化，帮助交易员判断市场的买入和卖出信号。常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）和布林带等。量化模型可以根据技术指标的数值和交叉等信号，制定具体的交易策略。 3. 基于机器学习的量化模型 机器学习技术在量化交易中发挥着越来越重要的作用。通过机器学习算法，量化交易模型可以对大量的历史数据进行学习和训练，从而

多模态数据融合方法研究及应用

多模态数据融合方法研究及应用 摘要： 近年来，随着大数据和人工智能的快速发展，多模态数 据融合成为了一个热门研究领域。本文介绍了多模态数据 融合的背景与意义，并对目前常用的多模态数据融合方法 进行了综合分析和评估。同时，我们还讨论了多模态数据 融合在不同领域中的应用，并对未来研究方向进行了展望。 1. 引言 在现实世界中，不同的数据类型往往包含了不同的信息，如图像、文本、语音、视频等，称为多模态数据。这些多 模态数据在各自领域中得到了广泛应用，但是单一模态数 据的局限性也让人们开始关注多模态数据的融合研究。 2. 多模态数据融合方法 2.1 特征级融合 特征级融合方法是将多模态数据的特征进行提取和融合，得到一个统一的特征表示。常用的特征级融合方法有主成

分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）等。 2.2 决策级融合 决策级融合方法是将不同模态数据的决策结果进行融合，得到最终的决策。常用的决策级融合方法有加权平均法、 最大后验概率法和逻辑回归法等。 2.3 模型级融合 模型级融合方法是将不同模态数据的模型进行融合，得 到一个统一的模型。常用的模型级融合方法有支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）和隐马尔可夫模型（HMM）等。 3. 多模态数据融合的应用 3.1 智能交通 多模态数据融合在智能交通领域中有着广泛的应用。通 过联合分析视频、声音和文本等数据，可以实现交通拥堵 预测、事故检测和驾驶员行为分析等功能，提高交通系统 的效率和安全性。

3.2 医学诊断 医学诊断中常常需要综合判断来做出准确的诊断。多模态数据融合可以将医学影像、病例文本和生物标志物等多种数据进行融合，帮助医生做出更准确的诊断，提高患者治疗的成功率。 3.3 情感分析 情感分析是对文本、音频和图像等数据进行情感的分析和判断。多模态数据融合可以结合不同模态的数据，从多个角度对情感进行分析，提高情感分析的准确性。 4. 研究挑战与未来方向 4.1 数据量和质量 多模态数据的融合需要大量的数据支持，并且数据质量对融合效果有很大影响。未来的研究应该关注如何获取高质量的多模态数据，并解决大规模数据融合的问题。 4.2 跨模态学习

多尺度特征融合1D—CNN的马铃薯植株高光谱数据地物分类和缺素识别

多尺度特征融合1D—CNN的马铃薯植株高光谱数据地物分 类和缺素识别 高文强;肖志云 【期刊名称】《中国农机化学报》 【年(卷),期】2022(43)3 【摘要】针对传统机器学习算法对高光谱数据建模步骤繁琐、常规的卷积神经网络在高光谱图像上细节表现力不强等问题,设计一种基于多尺度特征融合的网络结构。通过采样和池化层参数优化,将1D-CNN中不同深度的特征层进行融合,获得更加丰富的高光谱的判别特征。网络训练采用独热编码进行标记训练,解决了分类器处理属性数据困难的问题,在一定程度上起到了扩充特征的作用。结果表明,相比于SVM和常规1D-CNN网络,利用多尺度特征融合1D-CNN在地物分类实验中对感兴趣区域进行分类的准确率提高了63.99%和5%,在缺素识别实验中对缺氮缺磷缺钾以及正常的马铃薯叶片的识别准确率都在99%以上,其中利用该研究所提算法相比于SVM对正常叶片、缺氮叶片、缺磷叶片以及缺钾叶片的识别准确率分别提升了1.7%、6.82%、2.99%、24.8%。相比于常规1D-CNN在对正常叶片、缺钾叶片、缺磷叶片的识别准确率分别提升了0.03%,0.17%,0.76%。将多个尺度的高光谱信息特征融合并结合1D-CNN进行特征提取可提高对高光谱图像地物分类精度以及马铃薯植株的缺素识别准确率。 【总页数】9页(P111-119) 【作者】高文强;肖志云 【作者单位】内蒙古工业大学电力学院;内蒙古自治区机电控制重点实验室

【正文语种】中文 【中图分类】S-3 【相关文献】 1.以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘 2.多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类 3.融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类 4.基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法 5.利用高光谱数据进行地物识别分类研究 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

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多模态数据融合的异常检测方法研究摘要：多模态数据融合的异常检测方法是一种有效的数据分析技术，可以用于识别和检测各种领域中的异常行为和事件。本文通过综 述多模态数据融合的异常检测方法，分析了其在各个领域中的应用， 并提出了一种基于深度学习和图像处理技术的多模态数据融合的异常 检测方法。通过实验验证，该方法在异常检测方面取得了显著效果。 关键词：多模态数据；异常检测；深度学习；图像处理 1. 引言 随着信息技术和互联网的快速发展，人们在各个领域中产生了大量的 多模态数据。这些多模态数据包括文本、图像、音频、视频等不同类 型和形式。这些不同类型和形式之间存在着一定程度上的关联性，可 以通过融合这些不同类型和形式来提取更全面、更准确、更有用的信息。 2. 多模态数据融合 2.1 多模态数据特点 多模态数据具有以下几个特点：（1）不同类型之间存在关联性；（2）不同类型之间存在冗余信息；（3）不同类型之间存在互补性；（4） 不同类型之间存在异构性。 2.2 多模态数据融合方法 多模态数据融合方法可以分为基于特征融合和基于模型融合两种。基 于特征融合的方法是将不同类型的特征进行组合，得到一个综合的特 征表示。基于模型融合的方法是将不同类型的模型进行组合，得到一 个综合的模型。 3. 异常检测 3.1 异常检测概述 异常检测是一种通过分析数据中异常行为和事件来识别和检测潜在问 题或异常情况的技术。在各个领域中，异常检测都具有重要意义，可 以用于发现网络攻击、金融欺诈、医学诊断等问题。 3.2 异常检测方法

现有的异常检测方法可以分为基于统计学、机器学习和深度学习三种。其中，深度学习在处理多模态数据方面具有一定优势。 4. 多模态数据融合的异常检测方法研究 4.1 多模态数据预处理 在进行多模态数据融合之前，需要对原始数据进行预处理。预处理包 括数据清洗、数据归一化、特征提取等步骤。 4.2 多模态数据融合模型 本文提出了一种基于深度学习和图像处理技术的多模态数据融合的异 常检测方法。该方法首先使用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，然后使用循环神经网络（RNN）对文本进行特征提取，最后使用多 层感知机（MLP）对音频进行特征提取。然后，将得到的特征进行融合，并使用支持向量机（SVM）进行异常检测。 4.3 实验结果与分析 通过在多个真实数据集上进行实验，验证了本文方法在异常检测方面 的有效性和优越性。实验结果表明，与传统的单模态异常检测方法相比，本文方法在准确率、召回率等指标上具有明显优势。 5. 应用与展望 多模态数据融合的异常检测方法可以应用于各个领域中，包括网络安全、金融欺诈、医学诊断等。未来可以进一步研究如何优化多模态数 据融合的异常检测方法，并将其应用于更广泛的领域。 结论 本文综述了多模态数据融合的异常检测方法，并提出了一种基于深度 学习和图像处理技术的多模态数据融合的异常检测方法。通过实验证明，该方法在异常检测方面具有较好的效果。多模态数据融合的异常 检测方法在各个领域中具有广泛应用前景，未来可以进一步研究和改 进该方法。

图像识别与分析中的多特征融合与分类方法研究

图像识别与分析中的多特征融合与分 类方法研究 摘要： 随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别与分析技术在各个领域中得到广泛应用。然而，在实际应用中，仅仅依靠单一的特征进行图像分类往往无法满足准确性和鲁棒性的要求，因此，多特征融合与分类方法成为了当前研究的热点之一。本文综述了几种主要的多特征融合与分类方法，并分析了它们的优缺点。最后，针对当前存在的问题和挑战，提出了一些未来的研究方向。 一、引言 图像识别与分析是计算机视觉领域的核心问题之一，通过对图像进行特征提取和分类，可以实现对图像内容的理解和分析。然而，图像的特征非常丰富，包括颜色、纹理、形状等多种信息，而单一特征往往无法全面准确地描述图像，因此，研究如何将多种特征进行融合并进行分类成为了研究的一个重要方向。 二、多特征融合方法

1. 特征层级融合 特征层级融合方法将不同层次的特征进行融合，充分利用 每个层次特征的优势。例如，可以将底层特征（如颜色和纹理）与高层特征（如形状和边缘）进行融合，逐渐提高分类的准确性和鲁棒性。 2. 特征级联融合 特征级联融合方法将多种特征进行级联，通过级联网络实 现特征的提取和分类。通过构建多种级联结构并将其融合，可以实现对图像特征的全方位分析。 3. 特征权重融合 特征权重融合方法通过学习或手动设置各个特征的权重， 将其进行加权融合。通过优化权重的方法，可以自适应地确定各个特征对分类结果的影响程度，从而提高分类的准确性。 三、多特征融合模型中的分类方法 1. 支持向量机（SVM） 支持向量机是一种常用的图像分类方法，通过找到最优的 超平面来实现分类。在多特征融合模型中，可以将每个特征提

支持向量机在多源数据分析中的应用研究

支持向量机在多源数据分析中的应用研究 支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，它在分类和回归问题中具有很高的准确度和普适性。目前，SVM被广泛应用于多种领域，如医疗影像诊断、金融风险管理、环境监测等。随着多源数据分析的兴起，SVM也逐渐被引入到多源数据分析中，并在这一领域中取得了一定的应用成果。 一、多源数据分析中的挑战 多源数据分析是指从多个来源获取的异构数据集进行综合分析。这些数据集通常具有不同的格式、结构和语义，导致数据融合的难度大大增加。此外，这些数据还存在一些质量问题，如噪声、误差和缺失数据等，进一步影响了分析的准确性和可靠性。因此，多源数据分析中的挑战主要包括以下几个方面： 1. 数据集成：如何将来自不同数据源的数据进行融合，保持数据的一致性和完整性。 2. 数据预处理：如何对原始数据进行清洗、变换、归一化等处理，以解决数据质量问题。 3. 特征选择：如何从众多的特征中选择出对分类或回归任务有用的特征。 4. 分类器设计：如何选择合适的算法，以提高分类或回归的准确率。 二、支持向量机在多源数据分析中的应用 SVM是一种二分类或多分类的机器学习算法，它在探索高维空间中的数据分布模式方面具有卓越的性能。因此，在多源数据分析中，SVM可以处理由多个数据集组成的大规模数据，并通过学习各个数据集的特征，对整个数据集进行分类或回归。 具体来说，SVM算法可以在多源数据集上进行以下几个方面的应用：

1. 数据集成：由于多源数据集通常具有不同的数据类型和格式，必须将它们转换成统一的格式进行集成。SVM可以通过特征学习和特征分类两个阶段对数据集进行融合，从而提高数据的一致性和可比性。 2. 数据预处理：SVM对于数据预处理也有较好的性能。例如，它可以使用核函数将非线性的数据映射到高维空间中，然后在高维空间中进行分类。此外，SVM还可以使用正则化算法和交叉验证等方式处理噪声和误差问题。 3. 特征选择：在多源数据集中，有些特征可能会对分类或回归任务没有帮助，而有些特征则可能会重要。SVM可以通过选择一组最小的支持向量来进行特征选择，从而降低算法的维度并提高准确率。 4. 分类器设计：在多源数据集中，不同的数据集可能需要不同的分类器。SVM 可以通过调整核参数和模型参数来适应各个数据集，并为各个数据集开发出不同的分类器。 三、案例分析 随着SVM在多源数据分析中的应用不断推进，许多实际案例也被提出作为SVM在该领域中成功应用的例证。 例如，2016年，中国国家卫生计生委提出了一个医疗数据挖掘的应用案例。在这项工作中，SVM被用来从不同来源汇集的肿瘤数据集中对肿瘤进行分类。研究者采用正则化SVM模型对不同种类的基因表达数据进行分类，从而实现对肿瘤的快速分析和预测。 此外，SVM还被广泛应用于金融、环境和生物等多个领域。例如，在金融领域中，SVM被用来预测股票价格和判断贷款风险；在环境领域中，SVM被用来监测工业排放和预测气候变化；在生物领域中，SVM被用于基因分析和药物发现等任务。 结论

面向多传感器数据融合的特征提取与匹配算法研究

面向多传感器数据融合的特征提取与匹配算 法研究 随着传感器技术的不断发展，我们可以从多个角度对目标进行监测，比如图像传感器、声波传感器、激光雷达等。然而，不同类型的传感器具有不同的优势和限制，因此，将不同传感器获取的信息融合起来，可以获得更准确、更完整的信息。 但是，多传感器融合也带来了一些挑战，其中一个重要的问题是如何在多传感器数据中提取目标的有效特征以及如何匹配这些特征。本文将讨论面向多传感器数据融合的特征提取和匹配算法的相关研究。 一、特征提取算法 在多传感器数据融合中，对目标的特征提取是很关键的一步。常见的特征提取算法有以下几种： 1. 单传感器特征提取算法 这种算法只利用单个传感器的数据进行特征提取。对于图像传感器，SIFT（尺度不变特征转换）是一种常用的算法，它可以提取图像的关键点来描述目标的外观特征。对于声波传感器，MFCC（梅尔频率倒谱系数）是一种常见的算法，它可以将声音的频谱信息转化为一组参数，描述声音的语音特征。对于激光雷达，激光点云匹配算法（例如ICP算法）是一种通用的算法，可以从激光点云数据中提取目标的形状和位置信息。 2. 多传感器特征提取算法 多传感器特征提取算法可以利用多个传感器的数据进行特征提取，可以提高目标识别的准确性。例如，可以同时利用声波传感器和图像传感器对车辆进行识别。声波传感器可以提取车辆行驶时发出的声音，从而确定车辆类型或者车速。而图像

传感器可以提取车辆的外观特征（颜色、轮廓等），从而确定车辆类型或者车速。多传感器特征提取的关键在于如何将不同传感器的数据进行配准和融合。 3. 深度学习特征提取算法 最近，深度学习在计算机视觉中取得了很大的进展，也逐渐应用到多传感器数 据融合中。深度学习可以学习到数据的复杂非线性特征，并且可以通过多传感器数据的融合来提高认知准确性。例如，可以使用卷积神经网络(CNN)从图像、激光雷 达等数据中提取特征，然后通过适当的算法进行融合，实现对目标的识别或者跟踪。 二、特征匹配算法 特征匹配是多传感器数据融合中的另一个重要环节。目标的特征提取完成后， 需要对不同传感器提取的特征进行匹配，以确定目标的位置或者状态。 1. 单传感器特征匹配算法 对于单传感器数据，常见的特征匹配算法有SIFT匹配算法和参数拟合算法等。SIFT匹配算法可以通过计算特征描述子之间的距离来确定两幅图像中的匹配点。 参数拟合算法可以通过拟合目标的参数来确定其位置或者状态信息。 2. 多传感器特征匹配算法 多传感器特征匹配算法可以通过将多传感器数据进行配准，进而实现跨传感器 的特征匹配。例如，在声波传感器和图像传感器相结合的情况下，可以使用GPS 信息将声波和图像数据配准，从而确定目标的位置和形状。 3. 深度学习特征匹配算法 深度学习方法可以通过学习多传感器数据之间的相关性，实现多传感器数据的 特征匹配。例如，可以构建基于深度神经网络的分类器，将不同传感器的特征融合成一个特征向量，然后利用SVM或者神经网络等方法，对目标进行分类识别。 三、将特征提取和匹配算法结合

期货调研报告(精选多篇)

期货调研报告(精选多篇) 第一篇：期货考试资料-2022年期货从业资格考试辅导：期货调研报告 期货从业资格培训网校课程试听：kcnet2640/ 2022年期货从业资格考试辅导：期货调研报告 一、期货调研报告的内容 1.前言部分 前言是对调查或预测情况的简要说明。包括调查的意义和原因、时间、对象(地区、范围)、经过、方法和参与人员等，以及核心问题的提出。 2.正文部分 正文主要包括两部分：①基本情况部分，可按时间顺序进行表述，有历史的情况，有现实的情况;也可按问题的性质归纳成几个类别加以表述。无论如何表述，都要求如实反映调查对象具体情况，要对数据进行整理、统计，甚至必要的推理和总结，最好形成有对比的图表。②分析或预测部分，即通过分析研究所收集的资料，预测市场发展的趋势。 3.结尾部分 这一部分根据分析或预测得出的结论，提出投资建议或应对策略，这是报告的目的。 二、写作要求 撰写市场调研报告要做到：有明确的调研目的;调研和搜集材料要真实、准确和典型;讲究方法，体现科学性;防止以偏概全，片面得出结论;要讲究时效，及时发挥报告作用，提高投资收益。 一、期货日评 日评，也称日报，在每日收市后不久就能看到，日报的撰写者通常是各专业咨询机构中的分析师。专业机构的日评都会设计统一的模板，并常以pdf格式对外发布。 期货日评的具体内容： (1)描述当日交易状况。日评中介绍该品种当日交易状况时，一般先对该品

种所有合约的整体交易情况进行简要描述，比如价格波动幅度，交易量及持仓量的大小和变化，期货和现货间、各合约之间的价差变化等。接下来，对持仓量最大或成交最为活跃的合约进行重点介绍，介绍中甚至(请收藏本站 https://www.sodocs.net/doc/6d19014665.html,il电子版或特快专递（付款后24小时内发报告） 【企业网址】(点击看正文) 附录附录一：《中华人民共和国财政部商品期货交易财务管理暂行规定》附录二：《期货公司风险监管指标管理试行办法》附录三：《期货交易所管理办法》 附录四：《期货公司管理办法》 附录五：《期货公司金融期货结算业务试行办法》 附录六：《期货市场客户开户管理规定》 图表目录（部分）图表：期货市场发展史演示图图表：香港市场三种不同类型投资者占恒生指数期货交易量比重的变化趋势图表：各投资者类型占香港衍生品市场的比重及其变化趋势图表：2022-2022香港衍生品市场海外成交量按投资者来源地分类的分布情况图表：2022年大连玉米指数周k线图图表：2022年玉米指数的阶梯式上涨图表：2022年玉米成交情况对比图表：2022-2022年郑州强麦期货市场成交与持仓量示意图图表：2022年普通小麦现货价格与强麦主力期货价格对比示意图图表：2022-2022年末普通小麦与强麦价格走势图图表：2022年nybot糖11指数走势图图表：2022年郑商所白糖指数走势图图表：2022年郑州白糖期货指数走势回顾图表：2022年全国食糖主产区糖料作物种植面积情况图表：2022年含糖食品行业用糖量权重示意图图表：2022年含糖食品行业消费增速对比示意图图表：2022-2022年乳制品产量增速变化图表：糖价走势季节性规律拟合（1992年至2022年)385图表：1996-2022年国内历年淀粉糖产量图表：2022年正处于糖市三年牛市的第二年图表：1993-2022年国内历年销糖量图表：2022-2022年产区销售均价与含国储库存的关系图表：2022-2022年沪胶三个月结算价和持仓总量 图表：2022-2022年tocom橡胶指数和持仓 图表：2022-2022年泰国和印尼天胶价格

GARCH类模型波动率预测效果评价——以沪铜期货为例

GARCH类模型波动率预测效果评价——以沪铜期货为例 赵伟雄;崔海蓉;何建敏 【摘要】以沪铜期货为例,研究了GARCH、EGARCH、FIGARCH和FlEGARCH 四种模型的波动率预测效果.以已实现波动率为模型评价衡量标准,分别采用M-Z 回归和损失函数进行预测效果检验,结果表明,无论残差服从高斯分布还是t-分布,不同的GARCH类模型预测效果有显著差异,其中FIGARCH模型预测效果最好,其次 是GARCH模型,EGARCH和FIEGARCH模型预测效果不佳.此结论说明我国铜期 货市场具有显著的长记忆性,但不具有非对称效应. 【期刊名称】《西安电子科技大学学报（社会科学版）》 【年(卷),期】2010(020)004 【总页数】6页(P27-32) 【关键词】GARCH类模型;波动率;预测;评价 【作者】赵伟雄;崔海蓉;何建敏 【作者单位】东南大学,经济管理学院,江苏,南京,211189;东南大学,经济管理学院, 江苏,南京,211189;东南大学,经济管理学院,江苏,南京,211189 【正文语种】中文 【中图分类】F830.9 波动率是金融经济研究中的重要变量之一。对波动率的预测在近20年来吸引着无数学者与业内人士的关注。目前预测波动率的方法主要有四种：传统标准差估计；GARCH类模型；隐含波动率；以及最近几年开始流行的随机波动率模型（SV）。

衡量这些模型预测能力的标准通常为两方面：样本内预测的表现以及样本外预测的表现。经验表明由Engel发展起来的GARCH类模型通常对样本内预测表现较好，但对GARCH类模型的样本外预测能力，学者们意见不尽相同。Bollerslev等人，Figlewski以及Poon和Granger认为GARCH类模型的样本外预测能力表现不 佳[1-3]。然而Sadorsky和Agnolucci对石油期货进行研究认为GARCH类模型 样本外预测能力优于隐含波动率[4-5]。 国内学者的研究多集中在股市或股指。黄海南和钟伟对GARCH类模型的预测效 果进行了评价，认为无论是样本内还是样本外，GARCH类模型都能够较好预测上证指数的收益率波动[6]14-19。郑振龙和黄薏舟以香港恒生指数为研究对象，认 为GARCH模型在预测较短时期时(如一周)优于隐含波动率，但当预测较长时期(如一个月)时则表现欠佳[7]140-150。刘铁鹰和田波平运用GARCH类模型和状态空间模型对上证指数收益率进行预测，认为GARCH类模型预测效果较好[8]。少 部分学者对我国期货市场进行研究，魏宇对沪深300股指期货仿真交易数据研究 发现，常用的GARCH模型以及加入已实现波动率估计作为附加解释变量的扩展GARCH模型(GARCH-RV)都无法对沪深300股指期货的波动作出令人满意的预 测[9]。巩兰杰和张龙斌认为加入基差的GARCH模型能够增强其对沪铜期货的预 测能力[10]。 本文以已实现波动率为模型评价基准，运用M-Z回归以及损失函数全面评价GARCH类模型对沪铜期货波动率的预测表现。 Bollerslev提出的GARCH模型如下[11]： 其中（1）是均值方程，yt是应变量，Xt是解释变量或yt的滞后项，是待估参数 向量，（2）是条件方差方程，ht=σt2=Vart−1(εt)。 GARCH模型只能反应金融时间序列的厚尾和波动聚集现象，不能反映非对称性（asymmetry）。为克服此弱点，Nelson提出指数GARCH，即EGARCH模型：

《期货投资分析》考试样卷

《期货投资分析》考试样卷 《期货投资分析》考试样卷 单选题（共53题，共53分） 1.国家同时实行扩大财政支出和增加货币供给的政策，会导致（）。 A.利率水平上升 B.利率水平下降 C.均衡产出上升 D.均衡产出下降 2.构成美元指数的外汇品种中，权重占比最大的是（）。 A.英镑 B.日元 C.欧元 D.澳元 3.对于固定利率支付方来说，在利率互换合约签订时，互换合约价值（）。 A.等于零 B.大于零 C.小于零 D.不确定 4.根据线性回归模型的基本假定，随机误差项应是随机变量，且满足（）。

A.自相关性 B.异方差性 C.与被解释变量不相关 D.与解释变量不相关 5.当前，中证500 指数涨幅较上证50 指数大，银行间市场的同业拆借利率和回购利率逐步走高。则可以推测当前市场状况是（）。 A.经济复苏、货币政策宽松 B.经济繁荣、货币政策从紧 C.经济衰退、货币政策宽松 D.经济滞涨、货币政策从紧 6.国内生产总值（GDP）的核算有生产法、收入法和支出法。其中，生产法的GDP 核算公式为（）。 A.总产出-中间投入 B.总收入-中间投入 C.总收入-总支出 D.总产出-总收入 7.若中证500 指数为8800 点，指数年股息率为3%，无风险利率为6%，根据持有成本模型，则6 个月后到期的该指数期货合约理论价格约为（）点。 A.9328 B.8933

D.9068 8.某国债期货的面值为100 元、息票率为6%的标准券，全价为99 元，半年付息一次，应计利息的现值为2.96 元。若无风险利率为5%，则6 个月后到期的该国债期货理论价格约为（）元。 A.98.47 B.98.77 C.97.44 D.101.51 9.在固定利率对股指的互换中，若股指上涨，则固定利率支付方的净现金流将（）。 A.增加 B.减少 C.不变 D.不确定 10. 6 个月后到期的欧式看涨期权价格为5元，标的现货价格为50 元，执行价格为50 元，无风险利率为5%。根据期权平价公式，其对应的欧式看跌期权价格为（）元。 A.3.76 B.3.63

2022年期货从业资格《期货投资分析》试题及答案(最新)

2022年期货从业资格《期货投资分析》试题及答案(最新) 1、[题干]国际收支平衡表中，最基本、最重要的账户是( )。 A.资本账户 B.经常账户 C.平衡账户 D.官方储备账户 【答案】B 2、[题干]形态理论中，持续整理形态包括()。 A.三角形 B.楔形 C.旗形 D.圆形顶 【答案】ABC圆形顶形态属于反转形态。 3、[题干]回归系数检验指的是()。 A.F检验 B.t检验 C.单位根检验 D.格兰杰检验

【答案】B 【解析】t检验又称为回归系数检验，在一元线性回归模型中包括以下四个步骤：①提出假设;②构造t统计量;③给定显著水平仅，查自由度为n-2的t分布表，得出临界值;④根据决策准则进行判断。 4、[题干]以下属于市场潜在的重要利多/利空信息汇总和影响分析项目的是()。 A.天气和物流因素 B.币值 C.供求因素 D.进出口数量和成本 【答案】ABCD国际市场信息包括世界经济形势、主要生产国和消费国的政治经济局势、供需平衡表因素(产能、需求、库存和进出口变化)，天气和物流因素，以及国外相同品种期货市场的变化等重要影响因素;国内市场信息包括国内财政金融政策、现货市场产销格局、供需平衡表因素、币值、进出口数量和成本、相关品种之间比价关系变化等国内因素。 5、[题干]下列关于Gamma指数的说法，错误的是()。 A.是衡量Delta相对标的物价格变动的敏感性指标 B.数学上，Gamma是期权价格对标的物价格的二阶导数

C.Gamma的绝对值越小，表示风险程度高;Gamma的绝对值越大，表 示风险程度越小 D.看涨期权与看跌期权的Gamma值都是正值，通常深度实值与深度 虚值的Gamma值都接近于0 【答案】CGamma的绝对值越大，表示风险程度高;G锄ma绝对值越小，表示风险程度越小。 6、[题干]在下列经济指标中，()是最重要的经济先行指标。 A.采购经理人指数 B.消费者价格指数 C.生产者价格指数 D.国内生产总值 【答案】A 【解析】采购经理人指数(PMI)是最重要的经济先行指标，涵盖生 产与流通、制造业与非制造业等领域，主要用于预测经济的短期运行，具有很强的前瞻性。 7、[题干]假设某商品的需求曲线为Q=3-9P，市场上该商品的均衡 价格为4，那么，当需求曲线变为Q=5-9P后，均衡价格将( )。 A.大于4 B.小于4