人工智能算法

金融理财案例ID：194364

崔cy

5 年经验· 哈尔滨工业大学（深圳）

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案例介绍

1.钢铁市场价格AI预测的技术原理

钢铁产业大数据智慧预测系统，采用的是人工智能领域的深度学习方法。深度学习(Deep Learning)是一种机器学习方法，试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个神经网络对数据进行高层抽象的算法。广泛收集经济高频数据，以大数据推动模型训练，利用模型计算能力模拟经济变量之间相互作用的复杂关系，用历史规律推演未来。
2钢铁市场价格AI预测的实际效果回顾
钢铁产业大数据智慧预测系统公开测试用以来，显示出了稳定的预测能力。我们以螺纹钢为例，检验一下钢铁市场价格AI预测的实绩。以下均是实际预测和对外公开发布的结果。
2022年10月第一周，AI模型预测显示螺纹钢价格有探底测试前低的可能，预判市场仍未企稳。事后看，此时是主动去库存，管理风险的有利窗口期。
2022年10月第三周，AI预测模型进一步预判螺纹钢价格将在3-4周后在前低水平止跌。
2022年11月第一周，AI预测模型明确提示主要钢材品种螺纹钢和热卷的价格年内底部已经确认,后期将呈现底部回升态势。同时，还预判了原料品种，铁矿石价格回升至90美元/吨一线，煤焦价格也存在上行压力。事后看，此时是钢铁企业现货原料补库的最佳时段，也是期货盘面建立虚拟库存的最佳窗口期。
2022年12月第一周,AI模型预测显示螺纹钢价格温和回升，确认市场已经摆脱了负反馈的螺旋。
2023年2月第二周,AI模型预测显示春季市场继续上行的趋势。
2023年3月第一周,AI模型预测明确给出了市场见顶的信号。事后看，此时为减库存，锁定利润的最佳时段。
2023年4月第二周,AI模型预测明确给出了市场趋势逆转，价格将要下行的预判。
至此，我们可以看到AI预测模型对螺纹钢价格一轮1000点上涨幅度的行情，从行情启动预判，到行情终结预判，主要趋势和关键节点上给出了非常准确的判断。对比同期多家市场研究机构和分析师的人工预测结果，准确率有显著优势。