The Design of Quantitative Futures Trading
Strategy Based on Wave Theory and Neural
Network
A Master Thesis Submitted to
University of Electronic Science and Technology of China
Discipline:
Master of Business Administration
Chen xin
Author:
Supervisor:
School:
Chen lei
School of Management and Economics

本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作
及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，
论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得
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同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明
并表示谢意。
作者签名：
日期：2021年 11月 29日
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作者签名：
导师签名：
日期：2021年 11月 29日

摘要
摘要
近年来，随着中国证券市场交易品种的丰富、交易制度的完善以及计算机技术
的发展，量化交易逐渐成为证券市场投资的重要手段。量化交易借助现代金融学、
计算机和数学的方法，把人的投资理念和研究成果量化为客观的数理模型，利用计
算机技术完成数据处理、分析建模、决策下单，实现整个交易流程的系统化和程序
化。在众多的交易品种中，期货凭借标准化的合约、基于保证金的杠杆交易、灵活
的双向交易方式、规范的风险管理制度等，吸引了广大量化交易者的关注。针对期
货的量化交易策略虽然较为复杂，但具有良好的风险收益特征，成为金融业界研究
的重点。本论文结合技术分析和人工智能的研究成果，主要研究期货量化交易策略
的设计与优化。
本文首先在设计交易策略时，梳理了艾略特波浪理论和量化交易、神经网络在
内的相关理论，以技术分析中的艾略特波浪理论为理论基础。接着，做了波浪特征
提取的准备工作与训练卷积神经网络的工作，在卷积神经网络捕捉浪型的技术基
础上，采用卷积神经网络的方法根据浪型预测期货价格的涨跌，进而构建期货高频
交易策略，然后使用训练好的模型对行情未来的趋势进行预测，并采用沪深 300股
指期货进行策略回测与优化。
最后，本文对实证结果进行了分析与总结：本文构建的基于神经网络和波浪理
论的期货涨跌预测交易模型更适用于沪深 300股指期货的短线交易。这种基于卷
积神经网络的预测模型具有较高的胜率。该结论有助于投资者在不同时期选择更
好的策略来进行交易，提高投资收益率。
关键词：波浪理论，神经网络，量化交易，交易策略
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