Resumen

Desde que los futuros sobre el índice CSI 300 comenzaron a negociarse oficialmente el 15 de abril de 2010, el análisis y las predicciones de las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos se han convertido en un área popular de investigación activa. En este artículo, se utiliza el método de descomposición modal empírica de conjunto complementario (CEEMD) para descomponer las secuencias de precios de futuros sobre índices bursátiles chinos en términos residuales, términos de baja frecuencia y términos de alta frecuencia para revelar las características de fluctuación en diferentes escalas temporales de las secuencias. A continuación, el método CEEMD se combina con el modelo de máquina de vectores soporte (SVM) basado en el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) para predecir los precios de los futuros de los índices bursátiles chinos. Los resultados empíricos muestran que el término de residuo determina la tendencia a largo plazo de los precios de los futuros sobre índices bursátiles. El término de baja frecuencia, que representa las fluctuaciones de los precios a medio plazo, se ve afectado principalmente por las normativas políticas según el análisis del algoritmo de sumas de cuadrados acumulativas iteradas (ICSS), mientras que el desequilibrio del mercado a corto plazo, representado por el término de alta frecuencia, desempeña un importante papel local en las fluctuaciones de los precios de los futuros sobre índices bursátiles. Además, en la predicción de los datos de precios diarios o incluso intradiarios de los futuros sobre índices bursátiles chinos, el modelo de predicción combinado es superior al modelo SVM único, lo que implica que la precisión de la predicción de los precios de los futuros sobre índices bursátiles chinos mejorará si se tienen en cuenta las características de fluctuación en diferentes escalas temporales.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Futuros del índice Csi 300; precios de futuros de índices bursátiles chinos; descomposición de modo empírico de conjunto complementario; método ceemd; optimización de enjambre de partículas; máquina de vectores soporte basada en algoritmo pso.
• Keywords:Csi 300 index futures; chinese stock index futures prices; complementary ensemble empirical mode decomposition; ceemd method; particle swarm optimization; pso algorithm-based support vector machine