摘要

首先按照先前学者的思路,利用传统的向量自回归-误差修正(VECM)模型进行分析,结果发现期货对现货有明显的引领效应.但若对特定的异常时段进行分析,期货引领现货的效应有所减弱但仍比较明显.考虑到VECM模型自身存在的一些问题,又尝试了遗传算法、最优热路径方法等非参数统计方法.其中,遗传算法收效甚微,但最优热路径算法得到了期货长期领先现货平均2.45分钟、而在2015年股灾期间,期现货之间的领先滞后关系出现了一定程度上的反转的结论.最终本文尝试使用支持向量机(SVM)方法对这一问题进行研究,将数据的尺度从大到小进行分析,目标从寻找长期关系转到短期关系,但最终效果不甚理想.因此认为用SVM很难训练出一个让人满意的分类器,仅用期货、现货等数据预测市场走势无论是短期还是长期来看都是十分困难的.