基于神经网络的期货价格预测及模型的实现

薛靖峰

摘要：基于BP算法的前馈型神经网络是目前最成熟、应用最广泛的神经网络，能以任意精度逼近任何非线性函数.本文选择BP神经网络模型作为玉米期货市场预测的基本模型，得出拟合度较高的预测值。这说明BP神经网络方法可以对玉米期货价格走势进行有效预测。

关键词： BP神经网络；价格预测；归一化处理

期货市场是一个不稳定的、非线性动态变化的复杂系统。市场上期货合约价格的变动受金融、经济、政治及投资者心理等众多因素的影响，其过程具有非线性、混沌性、长期记忆性等特点。传统的经济模型大部分是线性模型，具有一定的局限性.而人工神经网络则能很好地解决这个问题。

一、BP神经网络原理与过程

BP神经网络（反向传播网络Back Propagation）是一种多层前馈型神经网络，其神经元的激活函数是sigmoid函数，一般为log sigmoid 函数和tan sigoid 函数，函数的图形是S 型的，其值域是为0到1的连续区间。它是严格递增函数，在线性和非线性行为之间有着较好的平衡性。

1.数据归一化处理

数据归一化方法是神经网络预测前对数据常做的一种处理方法。数据归一化处理把所有数据都使其落在[0，1]或[-1，1]之间，其目的是取消各维数据间数量级差别。避免因为输入输出数据数量级差别较大而造成网络预测误差较大。数据归一化的方法主要有以下两种。

（1）平均数方差法，其公式如下：

2.BP神经网络的学习过程

BP网络的学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。其基本原理是：网络先根据输出层的误差来调整输出层和隐含层的权值和阈值，再将部分误差分配置隐含层，然后根据误差来调整隐含层和输入层之间的权值和阈值，并不断地重复上述过程，直到网络的输出与目标之间的误差趋于最小，达到规定的要求。

一般地，BP网络的学习算法描述为如下步骤。

（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵，给出学习速率和神经元激活函数等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。

（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，若执行步骤（4），否则，返回步骤（2）。

（4）反向传播过程：计算同一层单元的误差，修正权值和阈值，返回步骤（2）。

二、玉米期货价格预测分析

美国是世界上玉米生产大国和消费大国，良好的现货基础为美国玉米期货市场的发展提供了优越条件。其中，以CBOT为代表的美国玉米期货市场同现货市场有效接轨，不仅在美国内玉米生产流通领域发挥了重要作用，而且在世界玉米市场上也影响巨大。

发现价格作为期货市场的基本功能之一，CBOT作为全球最大的玉米期货交易市场，其玉米期货价格的国际影响力是非常巨大的。目前，在国际玉米市场上，玉米贸易价格的形成和交易活动是以CBOT的玉米期货价格为中心展开的，该价格是国际玉米贸易中签约双方需要考虑的最重要的依据之一。美国已经通过芝加哥玉米期货市场取得国际玉米贸易的定价权，在国际玉米市场中发挥着主导作用，并且能够对本国和其他国家玉米产业的发展产生深刻影响。

本文研究所采取的样本来自WIND资讯金融终端，以2008年07月-2015年10月的CBOT的玉米期货为研究对象。共计100组样本数据，将其中92组数据作为训练数据。8组作为分析样本。本文从影响全球玉米的供需平衡的角度出发，从期初库存、产量、进口、饲料消费、国内消费总计、出口、期末库存、总供给、贸易量共九个因素进行分析研究，对玉米期货的价格进行预测。利用MATLAB软件训练生成BP神经网络并进行预测，将隐含层神经元设为20个，训练次数为100次，训练精度为0.00005。最后得到结果见表1。

从表1中可以看出，通过BP神经网络计算得出的预测值与实际值绝对误差相对较小，这说明通过BP神经网络预测模型产生的预测结果的精确度较高。具有较强的实用性。但是由于玉米期货除了受到供需因素的影响外，同时还受金融、经济、政治及投资者心理等众多因素的影响。所以本文的结果还带有一定的局限性。若把上述因素考虑进去，其精确度可能进一步提高。

三、结语

本文采用BP神经网络对美国玉米期货的价格进行了研究。使用了多因素BP神经网络预测模型，对玉米期货的价格进行预测，得到了拟合度在较高的预测值。这说明BP神经网络方法可以对玉米期货价格走势进行有效预测。通过预测，可以对投资者的投资行为进行指导，从而达到规避风险而获取较好的经济利益。

参考文献：

[1]孙海涛，杨德平，李聪，基于BP神经网络的我国股指期货价格预测[J].青岛大学学报（自然科学版），2012（25）：93-96.

[2]司守奎，孙玺菁，数学建模算法与应用[M].国防工业出版社.2011.08.