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基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例

胡越 王桑原 覃浩恒 徐亮 张一苇

系统管理学报2023，Vol.32Issue(2)：332-342,11.
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系统管理学报2023，Vol.32Issue(2)：332-342,11.DOI:10.3969/j.issn1005-2542.2023.02.010

基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例

Volatility Prediction of Agricultural Products Based on Dual XGBoost Model:A Case Study of Corn Futures

胡越 1王桑原 1覃浩恒 2徐亮 1张一苇3

作者信息

  • 1. 西南财经大学工商管理学院,成都611130
  • 2. 亚利桑那州立大学商学院,美国亚利桑那州850003
  • 3. 华期创一成都投资有限公司,成都610213
  • 折叠

摘要

关键词

农产品期货/机器学习/波动率预测/XGBoost模型

分类

管理科学

引用本文复制引用

胡越,王桑原,覃浩恒,徐亮,张一苇..基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例[J].系统管理学报,2023,32(2):332-342,11.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71971177,U1811462) （71971177,U1811462）

系统管理学报

OA北大核心CSCDCSSCICSTPCD

2097-4558

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