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题名基于多源多任务自动编码器的原油期货价格预测
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作者
蒋锋
胡成雨
王辉
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机构
中南财经政法大学统计与数学学院
中国科学院武汉文献情报中心
中国科学院科技大数据湖北省重点实验室
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出处
《系统工程理论与实践》
北大核心
2025年第2期702-716,共15页
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基金
教育部人文社会科学研究项目(22YJAZH038)
国家自然科学基金(61773401)
+1 种基金
科技大数据湖北省重点实验室项目(E3KF291001)
国家社会科学基金重大项目(20&ZD132)。
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文摘
新闻文本是反映国际金融市场价格波动的重要信息.为了量化原油期货价格预测中的不确定性,本文提出了一种新的基于新闻文本和结构化指标的多源多任务自动编码器(multi-task autoencoder,MTAE)方法,并用于原油期货价格的预测.首先应用Word2Vec方法提取新闻文本中的潜在特征;针对新闻文本词向量的高维性问题,引入MTAE方法对词向量进行降维和去噪;其次,利用MTAE网络拓扑结构,对新闻文本词向量和原油期货每日涨跌信息进行融合,以增强文本特征的可预测能力.最后,使用长短期记忆神经网络将文本特征与经济发展、能源、气候环境等原油相关指标进行集成,预测原油期货价格.结果表明,本文提出的多源多任务自动编码器能够很好地提取新闻文本中的非线性特征,具有较好的水平精度和鲁棒性.
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关键词
原油期货价格
新闻文本
多任务自动编码器
特征融合
长短期记忆神经网络
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Keywords
crude oil futures price
news text
multi-task autoencoder
feature fusion
LSTM
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分类号
F764.1
[经济管理—产业经济]
F713.35
[经济管理—产业经济]
F224
[经济管理—国民经济]
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