商品量化专题报告摘要
本报告聚焦于通过Transformer-based模型对商品期货价格进行长期预测，旨在提升预测准确性和效率。在分析现有预测技术局限的基础上，报告详细介绍了三种基于Transformer的改良模型——Informer、Autoformer和FEDformer，以及它们在预测性能上的比较。报告采用期货品种CU、IF和T的主力合约作为实验对象，利用过去20/40/60个交易日的数据预测未来5/10/20/40/60个交易日的收盘价。
关键发现：
- FEDformer模型表现最优，其预测MSE和MAE值分别降至0.028和0.129，展现了出色的预测精度。
- 傅里叶变换和小波变换的使用有助于捕捉全局特征和频率时间信息，显著提高了模型对价格序列的预测能力。
- FEDformer在输入和输出信息较短的情况下仍保持高效预测，其预测精度在某些测试中优于Autoformer和Informer。
- 模型复杂度分析显示，尽管FEDformer使用低秩近似降低复杂度，其预测性能依然领先。
结论与展望：
本报告通过对比分析，验证了Transformer及其改良模型在商品量化预测领域的潜力。特别指出FEDformer在长序列预测方面的卓越表现，强调了在实际应用中考虑输入输出信息长度的重要性。未来工作将聚焦于更复杂市场条件下的模型适应性和优化策略。
主要内容概览
引言
回顾上篇报告对短期时序预测的探讨，指出长期预测对于深入理解市场动态的必要性。传统递归网络如RNN受限于长期依赖问题，难以胜任长序列预测。近年来，Transformer模型因其强大的信息提取能力和并行计算特性，成为长序列预测领域的前沿技术。
Transformer的结构和原理
- 注意力机制：阐述了注意力机制的原理和计算流程，强调其在Transformer中的应用，特别是如何通过计算输入和输出之间的注意力权重来增强模型的预测能力。
- Transformer结构详解：介绍了Transformer模型的核心组件，包括多头注意力机制，以及如何通过编码器-解码器框架整合信息。
Informer、Autoformer和FEDformer的结构和原理
- Informer：通过引入概率稀疏自注意力机制、自注意力蒸馏和生成式解码器，显著降低计算复杂度。
- Autoformer：结合深度分解架构和自相关机制，提升模型在长序列预测中的性能。
- FEDformer：利用低秩近似技术减少计算复杂度，同时增强预测精度。
预测结果分析
- 数据选择和处理：详细说明了实验数据的选择和预处理过程。
- 预测结果评价指标：定义了用于评估模型性能的指标，如均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)。
- 模型参数设置：提供了关键参数的设定指导，确保实验的可重复性。
- 预测结果展示和分析：通过图表展示了不同模型在不同输入长度下的预测结果，突出FEDformer的优越性能。
结论与展望
总结了Transformer及其改良模型在商品量化预测中的应用，强调了FEDformer在处理长序列预测时的高效性和准确性。未来研究方向包括更复杂市场环境下的模型适应性和优化策略。
此报告通过对Transformer模型及其实验结果的深入分析，为商品量化预测提供了新的思路和工具，对于期货交易者和市场分析师来说，具有重要的参考价值。
