Application of supervised learning models in the Chinese futures market

要約

中国の先物市場の特性に基づいて、この論文では、先物価格の傾向を予測するための教師あり学習モデルを構築し、予測結果に基づいて取引戦略を設計します。
分類問題の適合率、再現率、および F1 スコアは、モデルがテスト データに関して先物価格の動きを分類するための精度要件を満たすことができることを示しています。
バックテストの結果は、私たちのトレーディング システムのリターン カーブが上昇傾向にあり、キャピタル リトレースメントが低いことを示しています。

要約(オリジナル)

Based on the characteristics of the Chinese futures market, this paper builds a supervised learning model to predict the trend of futures prices and then designs a trading strategy based on the prediction results. The Precision, Recall and F1-score of the classification problem show that our model can meet the accuracy requirements for the classification of futures price movements in terms of test data. The backtest results show that our trading system has an upward trending return curve with low capital retracement.

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