韩冰 金玮佳

人工神经网络算法是国际上管理资金量最大的交易算法，在国内由于量化交易研究历史较短，暂时还没有看到有公开报道的大规模资金使用神经网络算法进行管理。神经网络的收益对于神经网络的结构具有较好的稳健性。使用不同结构的神经网络（不同的输入层节点个数和不同的隐层节点个数）进行测试的结果发现，在结构相当大的变动范围内，神经网络策略均具有正的期望收益，并且使用相同结构的神经网络投资不同品种，在合理的范围内，该结构能对不同品种都能取得正的期望收益。本文所构建的神经网络策略还具有较好的稳健性，其网络结构在相当大的变化范围内都能对所投资的期货品种取得收益。

一、主要内容

本文对使用人工神经网络算法进行期货交易做了一个初步研究。研究结果表明，神经网络算法对于期货价格具有一定的预测作用。在测试期内，按照神经网络策略进行投资，对所测试的期货品种均能取得正的收益。尤其是在采用了一定的资产配置策略之后，神经网络的收益曲线将更加稳定。本文的研究还揭示了神经网络结构对收益的一些重要影响因素。从规模上来讲，并不是越复杂的神经网络（更多的输入层节点和更多的隐层节点）在投资中表现越好，相反，当神经网络的规模大到一定程度之后，其在投资中的表现会有所下降。另外，相比隐层节点数目而言，输入层节点数目会对投资收益有更大影响。……