基于机器学习的期货量化择时策略研究

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摘   要：量化择时策略是量化投资和量化交易的核心策略，需要考虑到特征因子的含义和资产价格的涨跌幅度。基于此，使用XGBoost、LightGBM等树类模型提取了分类指标，构建了考虑到止盈止损区间的量化交易模型，并用于沪铜期货的量化投资交易分析。实证结果表明，该方法能有效预测资产价格的涨跌幅度，且使用机器学习可解释性分析得到的解释结果具有解释能力，符合实际情况。（剩余3995字）

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