本研报重点探讨LSTM 模型在股指期货交易中应用。相比传统的 统计模型，该模型能够更好地处理序列数据中的长期依赖关系。通过其 独特的记忆单元和门控机制，能够有效地捕捉和记忆时间序列中的重要 信息，从而更准确地预测资产价格的趋势。 实证结果上 LSTM 在股指期货对T+1 日开盘价比收盘价有相对预 测精度。基于LSTM 模型构建了一个简单交易策略，当模型预测的 T+1 收盘价高于T 日的收盘价时，我们选择在当天的收盘时点进行买入 操作，并在隔日的收盘价进行平仓。反之则进行做空操作，该策略在沪 深300，中证500，以及上证50 股指期货上的收益分别为-5.67%、 4.90%和10.23%。

一、引言 ................................................................................................................................................................... 2

二、相关文献回顾 ................................................................................................................................................... 2

三、LSTM 模型介绍 ................................................................................................................................................ 3

四、模型所使用的数据 ........................................................................................................................................... 5

五、模型训练 ........................................................................................................................................................... 5

六、策略构建和回测结果 ....................................................................................................................................... 9

七、总结和挑战 ..................................................................................................................................................... 15

八、参考文献 ......................................................................................................................................................... 16

九、风险提示 ......................................................................................................................................................... 16