2022年美赛获奖C类论文_2212336.pdf
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### 2022年美赛获奖C类论文解析 #### 概述 本文献《2022年美赛获奖C类论文_2212336.pdf》是一篇关于数学建模在金融交易策略中的应用研究,具体探讨了如何通过数学模型预测资产价格并制定有效的交易策略。该研究基于2022年的美国数学建模竞赛(简称“美赛”)背景,是当年竞赛中获得C类奖项的优秀作品之一。 #### 研究背景与目的 随着经济全球化的发展和信息技术的进步,金融活动已经成为人们日常生活的重要组成部分。在金融市场中,投资者通过不同的资产选择和交易策略来实现利润最大化或风险最小化的目标。本文聚焦于发展和评估有效的交易策略,旨在为投资者提供一种基于数学模型的决策支持工具。 #### 主要研究方法 研究采用了两种主要的数学模型来构建交易策略: 1. **波动性资产价格预测模型(Model I)**:该模型主要用于预测资产价格的变化趋势。研究者首先尝试了自回归整合移动平均模型(ARIMA)进行预测,发现该模型能够较好地捕捉资产价格的线性变化趋势;随后,引入长短时记忆网络(LSTM)模型来捕捉非线性特征,最终通过结合两种模型的优点形成ARIMA-LSTM混合模型。该模型在预测精度上表现优异,其均方根误差(RMSE)仅为0.0342,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.36,预测结果几乎与实际价格走势重合。 2. **策略改进模型(Model II)**:为优化原始策略并发现更多投资机会,研究者采用遗传算法进行策略优化。通过对交易组合、交易频率、买入时机等四个基因进行操作,模拟进化过程来寻找最佳的交易参数。这种方法能够帮助识别被传统方法忽视的投资机会。 #### 实证分析 在实证部分,研究者运用动态规划方法将长期投资问题分解为一系列短期决策问题,并通过MATLAB编程计算出具体的投资回报率。以2021年9月10日为例,假设初始资金为$374,563.25,经过五年时间的价值折现计算后,该金额相当于2016年9月10日的$360,595.32。这意味着,在五年的时间里,该策略带来了高达37456.33%的投资回报率。 #### 研究结论与启示 本研究表明,通过合理运用数学建模技术,可以在金融交易领域实现显著的盈利。ARIMA-LSTM模型和遗传算法的结合不仅提高了预测精度,还优化了交易策略,从而为投资者提供了强大的决策支持工具。此外,该研究也为未来类似领域的研究提供了有益的参考案例。 #### 关键词总结 - **美赛**:指美国数学建模竞赛,是一项国际性的数学建模竞赛活动。 - **数学竞赛**:指利用数学方法解决实际问题的比赛。 - **获奖论文**:指在特定竞赛中获得认可的研究成果。 - **A,B,C,D,E,F类**:可能指的是不同级别的奖项类别。 - **英文**:表明该论文是以英语撰写。 《2022年美赛获奖C类论文_2212336.pdf》通过对资产价格预测模型和交易策略改进模型的构建与优化,展示了数学建模在金融交易领域的重要应用价值,为投资者提供了一种有效的决策辅助手段。
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