棉花期货走势图（棉花期货走势图分析）

棉花价格涨至高位 短期或需回调蓄力

导语

自2020年3月份以来，棉花价格反弹幅度已超50％。随着纺织品服装需求边际增速放缓，原料价格推动型上涨传导受阻，棉花或将以时间换空间，回调蓄力并等待产销旺季到来。

6月份以来棉花价格进入加速上涨阶段，并于8月16日突破前高，其中棉花期货主力合约创下3年以来高位，直逼2018年6月份更高价19250元/吨，美棉主力也直逼2021年2月份高价95.6美分/磅。然而，当前下游市场处于淡季，原料价格持续上涨导致下游企业接单困难，部分织造、印染企业因亏损而限产。宏观经济指标也出现拐点迹象，大宗商品通胀的高点已现，经济将逐季放缓。

纺织业增加值增速放缓且不及平均水平

根据统计局最新数据显示，7月份规模以上工业增加值同比实际增长6.4％（以下增加值增速均为扣除价格因素的实际增长率），比2019年同期增长11.5％，两年平均增长5.6％。从环比看，7月份，规模以上工业增加值比上月增长0.3％；1-7月份，规模以上工业增加值同比增长14.4％，两年平均增长6.7％。具体到纺织业来看，7月份纺织业增加值同比下降1.0％，1-7月纺织业增加值同比增长6.6％。

近几年国内纺织业增加值增速与工业增加值增速变化趋势较为一致，二者相关系数为0.79。从二者走势图可以看出，2020年纺织业与整体工业同步稳步恢复。但进入2021年以来，整体工业增加值增速高开低走，其中纺织业增速较整体工业增加值增速平均落后8.54个百分点。

内消服装类恢复较好，但今年增速回落明显

从消费端来看，统计局最新数据显示，7月份 社会 消费品零售总额34925亿元，同比增长8.5％；比2019年7月份增长7.2％，两年平均增速为3.6％。其中，除 汽车 以外的消费品零售额31578亿元，增长9.7％。扣除价格因素，7月份 社会 消费品零售总额实际增长6.4％。

1-7月份， 社会 消费品零售总额246829亿元，同比增长20.7％，两年平均增速为4.3％。其中，除 汽车 以外的消费品零售额221631亿元，增长20.2％。

具体到纺织品服装领域， 社会 消费品零售总额与服装鞋帽、针纺织品类消费零售额相关系数0.85，相关程度较高。7月份服装鞋帽、针纺织品类消费945亿元，同比增长7.5％；1-7月服装鞋帽、针纺织品类消费7673亿元，同比增长29.8％。疫情后服装类国内消费恢复较好，但今年增速从3月份的69.1％下降至7月份的7.5％，降幅高达61.6％，且部分领域出现消费降级现象。

纺织品服装出口增速由升转降

根据海关总署统计，今年1-7月，全国纺织品服装出口1683.5亿美元，同比增长7.7％（以人民币计同比下降0.9％），增速较上半年下降4.4个百分点。其中，纺织品出口802.5亿美元，同比下降10.8％（以人民币计同比下降17.9％）；服装出口881.0亿美元，同比增长32.9％（以人民币计同比增长22.2％）。

7月当月，我国纺织品服装对全球出口282.7亿美元，同比下降9.5％（以人民币计同比下降18.1％）。其中，纺织品出口117.0亿美元，同比下降26.7％（以人民币计同比下降33.6％），但较疫情前（2019年）同期增长了8.6％。7月我国服装出口继续保持良好增长态势，当月出口额为165.8亿美元，同比增长8.3％（以人民币计同比下降2.0％），环比增长9.4％。

随着疫情好转，中国医疗用品出口快速下降，传统纺织品和服装出口增速仍保持单月正增长，但海运费和原材料价格上涨蚕食企业利润。据卓创资讯调研，部分产业链较全的纺织企业表示，虽然市场不缺订单，但原料及海运费价格持续上涨，订单加工利润微薄，企业开始有选择性地接单和生产，因订单下降明显，部分企业下属纱厂和布厂转产差异化产品，染厂部分停台，缝制厂也有不同程度限产。

纺织服装行业具有明显的销售周期。海关数据显示，中国纺织品服装出口一年内存在两个高峰，分别对应春夏装及秋冬装的出口高峰。相对应，服装生产的前端环节，如纺纱、织布、印染等，也存在明显的周期特征，时间相对提前。当前市场正处传统需求淡季，棉纺企业对原料普遍随用随采，部分企业翘首等待9、10月份订单放量。

短期棉花价格或将回调蓄力

综上所述，当下内外棉价格均至高位，但产业链传导不畅，纱布价格跟涨吃力，纺织产业链终端累库、限产情况再现。宏观面来看，中国在面临高温、暴雨以及部分地区局部散发的状况，国民经济主要指标同比增速有所回落，且受基数影响，全年来看主要经济增速可能会呈现前高后低的状况。美国失业率下降明显，在高通胀压力下，美联储加息预期升温，加之国际原油价格高位回落，短期谨防产业链负反馈引发棉花价格冲高回落。从更长周期来看，当下棉花正处于牛市，9、10月份需求旺季叠加新花抢收预期较强，棉花价格淡季适当回调蓄力之后，未来期现配合上涨幅度可能更为可观。

本文源自卓创资讯

期货走势图怎么看

投资者可以通过期货市场软件、期货市场网页、期货交易所和大型期货网站查看国内期货市场的市场走势。通过开盘价、收盘价、最新价、更高价、更低价和结算价等常见的交易数据，多看看日图、周图和月图等长期市场，以便做出更准确的判断。

拓展资料：

期货，与现货完全不同，现货是实实在在可以交易的货（商品），期货主要不是货，而是以某种大众产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。因此，这个标的物可以是某种商品（例如黄金、原油、农产品），也可以是金融工具。交收期货的日子可以是一星期之后，一个月之后，三个月之后，甚至一年之后。买卖期货的合同或协议叫做期货合约。买卖期货的场所叫做期货市场。投资者可以对期货进行投资或投机。中国期货市场产生的背景是粮食流通体制的改革。随着国家取消农产品的统购统销政策、放开大多数农产品价格，市场对农产品生产、流通和消费的调节作用越来越大，农产品价格的大起大落和现货价格的不公开以及失真现象、农业生产的忽上忽下和粮食企业缺乏保值机制等问题引起了领导和学者的关注。

能不能建立一种机制，既洞困可以提供指导未来生产经营活动的价格信号，又可以防范价格波动造成市场风险成为大家关注的重点。期货市场及行业的金融创新和改革已在监管制度改革、产品扩容和业务创新等多个方面齐头并进：在监管制度改革方面，主要为推进期货市场手续费、套保、套利、保证金及限仓等改革，提升市场效率;在产品创新方面，贴晌胡近“三农”需求，开发更多面向农业和农民的证券期货产品，开发国债期货、股票期权等金融产品;在业务创新方宴颤拦面，相关部门支持期货公司业务创新，推动开展境外经纪业务试点和客户资产管理试点，推动专业化的期货投资基金试点，支持符合条件的期货公司发行上市。

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2010棉花价格走势图以及相关网页

从国内看，今年棉花需求缺口较大，目前价格有上涨的趋势，主要原因是：一是第四季度是工业旺季，纺织企业开始开足马力生产，这是造成棉价上涨的主要原因。二是信息导向作用的结果。今年春播一开始，就传出除新疆以外全国各地棉花播种面积比去年减少10-15%的消息，生产过程中又有内地棉花受自然灾害影响导致减产和今年全国棉花预计总产530万吨的消息被报道，9月份再次传出今年棉纱价格看好，出口量增加15%的消息，促使了棉花价格的上涨。三是在信息导向下，加工单位掀起了抢购风潮。今年棉花缺口较大，棉花加工企业对棉花的后市价格抱有较大期望，加之许多加工企业去年都没有收上棉花，今年想补上，因此争抢资源，形成价格攀升。四是籽棉价格上涨导致皮棉价格上涨。受买涨不买落心理的驱使，纺织企业也开始备货，特别是前阶段美棉纽约期货价格不断上涨，已接近国内同等棉花价格，纺织企业优先选择了国内棉花，造成棉花资源短缺。五是棉农惜售，不急于出售棉花，致使货源不足。六是人为炒做。有些在去年3、4月份受到惨重损失的流通企业，想借机拉动价格，补上以前的损失。但由于当前棉花资源的全球一体化格局已经形成，国家调控措施日渐成熟，消费增长空间也受制约，因此后市的棉价虽然会有涨幅，但空间不会很大。

2021年棉花期货走势图

今开:19360 昨结:19560更高:19360 更低:19360

1、从2021-09-10 至 2021-12-09期间，棉花主力基差更大值为2851.00，最小值为-1068.33。

2、主力基差 = 现货价格 - 主力期货价格 = 主现期差。棉花期货即以棉花作为标的物的期货交易品种，是在郑州商品交易所上市交易的农产品期货合约。

拓展资料

(一)棉花的生长特性棉花原产于热带、亚热带地区，是一种多年生、短日照作物。经长期人工选择和培育，逐渐北移到温带，演变为一年生作物。春季(或初夏)播种，当年现蕾、开花、结实，完成生育周期，到冬季严寒来临时，生命终止。棉花喜热、好光、耐旱、忌渍，适宜于在疏松深厚土壤中种植，在其生长发育过程中，只要有充足的温度、光照、水肥条件等，就象多年生植物一样，可不断地长枝、长叶、现蕾、开花、结铃，持续生长发育，具有无限生长性和较强的再生能力。在棉花的一生中，温度对它的生长发育、产量及产品质量的形成影响很大。除温度外，棉花对光照非常敏感，比较耐干旱，怕水涝。棉花生长历经春、夏、秋、冬四个季节，春分到立冬16个节气(从四月中下旬至十一月中旬左右)，一生可以划分为播种期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期5个阶段。相对于其他农产品来讲，棉花生长期较长，受自然因素的影响较大。

(二)棉花的分类棉花为锦葵目棉属，棉属有四个栽培棉种组成，即亚洲棉、非洲棉、陆地棉(又叫细绒棉)、海岛棉(又叫长绒棉)，我国不是棉花原产地，棉种是由国外引进的。我国植棉大约有2000年的历史。但到20世纪50年代末，陆地棉成为我国的主要品种。其次是长绒棉，长绒棉纤维较长，在我国新疆地区有一定产量。

(三)棉纤维品质构成棉纤维是由受精胚珠的表皮细胞经伸长、加厚而成的种子纤维，不同于一般的韧皮纤维。棉纤维以纤维素为主，占干重的93-95%，其余为纤维的伴生物。由于棉纤维具有许多优良经济性状，使之成为最主要的纺织工业原料。

郑棉期货今日实时价格走势图

郑棉期货今日实时价格走势图具体情况可在金投网进行具体查看。

1、郑棉：郑棉18的审定编号是豫审棉2010002，品种来源: 郑州英华优质棉研究所，中国科学院遗传与发育生物学研究所，商丘睢阳区圣地经济作物研究所，郑州英华种业有限公司，GK12选系×郑319。

2、郑棉产量：2007年参加省常规春棉区试，9点汇总平均亩产籽棉、皮棉和霜前皮棉分别为206.6kg、87.8kg和79.8kg，比对照鲁棉研21增产5.6%、5.8%和4.2%，分居春棉1组13个参试品种第4、5、7位，皮棉增产极显著；2008年续试，9点汇总平均亩产籽棉、皮棉和霜前皮棉分别为234.5kg、97.7kg和90.0kg，比对照鲁棉研21增产13.5%、11.2%和8.3%，分居春棉1组13个参试品种第3、5、6位，皮棉增产极显著。 2009年参加省常规春棉生试，8点汇总平均亩产籽棉、皮棉和霜前皮棉分别为221.6kg、90.6kg和81.6kg，比对照鲁研棉28增产5.4%、5.1%和9.7%， 分居春棉1组7个参试品种第5、4、4位。

3、期货是什么：期货，英文名是Futures，与现货完全不同，现货是实实在在可以交易的货（商品），期货主要不是货，而是以某种大众产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。因此，这个标的物可以是某种商品（例如黄金、原油、农产品），也可以是金融工具。交收期货的日子可以是一星期之后，一个月之后，三个月之后，甚至一年之后。买卖期货的合同或协议叫做期货合约。买卖期货的场所叫做期货市场。投资者可以对期货进行投资或投机。期货市场最早萌芽于欧洲。早在古希腊和古罗马时期，就出现过中央交易场所、大宗易货交易，以及带有期货贸易性质的交易活动。最初的期货交易是从现货远期交易发展而来。之一家现代意义的期货交易所1848年成立于美国芝加哥，该所在1865年确立了标准合约的模式。20世纪90年代，我国的现代期货交易所应运而生。我国有上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所和中国金融期货交易所四家期货交易所，其上市期货品种的价格变化对国内外相关行业产生了深远的影响。

单一模型和融合模型区别

长期以来，期货市场的稳定运行一直是交易所关注的重点，对于期货品种的功能发挥起到重要作用。合约交易持仓量是期货市场运行的重要指标，也是利用期货管理风险的基础指标。为增强对市场趋势的了解，提高运行预判能力，本文基于合约历史运行规律及风控措施参数，开展数据分析，提取历史数据及风控参数作为输入特征，建立基于多个机器学习算法的融合模型，利用网格搜索方式设置更优参数，进行期货合约未来五日交易量、持仓量的预测。实验结果显示，本文构建的算法模型预测交易量平均准确率接近70%、持仓量平均准确率达到83%。同时，本文以案例分析的形式证实了融合模型和网格搜索技术对于预测准确率的提升存在显著效果。

一、项目背景

       期货交易是现货市场的晴雨表，为商品远期定价提供基准，具有护航实体经济稳健运行的重要意义。期货交易价格由不同参与主体共同报价撮合而成。套期保值者利用市场锁定利润管理价格波动风险，投机者尝试判断行情获取利润。当市场交易过热时，期货价格会失真并偏离现货价格，可能给投资者和套保企业带来损失；反之，当缺乏流动性时，期货价格无法准确反映市场参与者的“共识”。因此，稳定的市场参与度是期货交易合理定价的重要基础。预判市场热度对于调节市场情绪，合理利用风控措施稳定行情至关重要。本文将核心问题定义为预测市场热度，即预测品种的交易持仓情况。通常来说，期货市场交易持仓趋势受到多方面因素的影响，如期货标的价格变化，突发舆情事件，政策影响等。多因素影响下，简单的规则算法难以有效预测交易持仓情况。基于此，本文尝试从多个维度提取有效特征，并利用三个独立的机器学习模型捕捉数据之间的不同关系。最后，利用网格搜索 *** 将三个模型的结果进行加权融合输出最终的预测结果。本文组织架构如下：第二章针对历史运行数据开展分析，研究了风控参数、结算价等与交易持仓量的关系；第三章就特征提取及三个单一模型的构建进行了详细介绍；第四章描述了模型融合及权重网格搜索技术；第五章设计实验验证模型有效性并设计 *** 解释模型结果；第六章为模型可解释性研究；第七章为总结与展望。

二、历史运行分析

       机器学习相关问题中，数据分析是整个数据建模的基础，决定了特征提取质量与模型最终效果。数据分析对于深入了解目标问题起到重要作用，并指导模型的迭代构建。本文数据分析涵盖了众多维度，下面挑选四个方面对交易所历史数据简要分析。

（一）主力合约的生命周期（双峰现象）

       回溯历史数据，所有合约在挂牌摘牌整个周期中，都会经历交易持仓量逐渐放大随后下降的过程。其中，有较大比例的主力合约（接近40%）在挂牌摘牌的整个周期会呈现“双峰”现象。“双峰”现象即合约在成为主力之后，交易量与持仓量会经历两个峰值，其中交易量尤为明显。我们以图1、2分别展示玻璃期货1705与棉花期货1801两个合约的交易持仓走势。从图中可以看出，虽然玻璃、棉花分属于非农与农两个类别，但是交易量上都呈现出较为典型的双峰形态。该现象产生原因可能一是当合约成为主力合约之后，交易资金会快速流入，导致交易持仓量快速放大；二是前主力合约进入交割摘牌阶段，主力合约因此达到第二个高峰。双峰现象的周期性规律对于我们掌握品种运行规律及预测交易持仓起到指导性作用。

图1.玻璃1705合约交易持仓走势图

图2.棉花1801合约交易持仓走势图

（二） 品种交易持仓量与价格关系

       为探索交易、持仓量的影响因素，本文着重分析价格波动与交易持仓量之间的关系。交易市场上存在一种“共识”，即认为价格的波动会引起交易持仓量的放大。因此，本文尝试计算价格波动与交易持仓量变化之间的皮尔森相关系数1 ，研究从长期运行维度来看价格波动是否会实质上引起交易量与持仓量的放大。我们定义如下三个指标：

其中T表示当前日期，N表示时间差，PT表示T日结算价格，VT表示T日交易量，HT表示T日持仓量；相应的，PT-N、VT-N、HT-N分别表示T-N日的对应数值；Pdelta表示以T日与T-N日之间价格波动比例的绝对值，Vdelta表示对应的交易量波动比例实际值，Hdelta表示持仓量波动比例实际值。我们分别计算当N设置为[1-5]日时，Pdelta与Vdelta、Hdelta之间的皮尔森系数。实验中，我们选取了2016-2018年郑商所已上市的所有品种，并对品种下的全部挂牌合约进行汇总。具体情况见下表。

表1.价格波动与交易持仓变化相关系数表

        表1中PD1-HD1表示当N值取1时，Pdelta与Hdelta之间的关联系数；PD1-VD1表示当N值取1时，Pdelta与Vdelta之间的关联系数，以此类推。从表中易知，在不同N的取值下，所有品种的相关系数均为正。因此，交易持仓量的变化与价格波动的绝对值之间确实存在着正向关系。但是，学术界一般认为，当相关系数|r|0.8时，两变量间存在高度相关性；当0.6|r|0.8时，可以认为两变量具备较强相关性；当0.4|r|0.6时，两变量具备中等相关性；当0.2|r|0.4时，可认为两变量相关性较弱。从表中可发现，除少数蓝 *** 域（大于0.4），大多数品种交易持仓量的变化与价格波动幅度的关系均较弱，且间隔日期N的长短对于结论也无较明显影响。整体来看，价格波动对于交易量、持仓量趋势均有一定正向影响。在提取特征时，需要将价格波动相关数据引入模型，但需要设计模型结构捕捉非线性关系提高数据价值。

（三） 品种交易持仓与风控措施参数的长期关系

       除价格波动外，本文同时研究风控参数对于交易持仓量的长期影响。风控参数的设置拟在调节市场热度，平抑行情变化。考虑到保证金、手续费等参数与交易持仓量的变化量纲不同，在分析相关参数与交易持仓量变化波动相关性时，本文决定采用变异系数（Coefficient of Variation）来衡量不同风控参数下交易、持仓量的运行情况。具体计算方式如下。

 变异系数越大，交易持仓相比其平均值波动幅度越大。本文以2016-2018年各品种的相关数据为基础，分别计算不同品种运行的变异系数，并利用皮尔森系数计算风控参数与变异系数之间的关系。本文以保证金与平今仓手续费为代表进行重点分析。具体结果见表2、3。考虑到相关系数的计算要求相关风控参数经历过多次调整，因此表2、3仅保留了所选区间内符合条件的品种进行分析。

表2.保证金与品种长期波动的变异系数

表3.平今仓手续费与品种长期波动的变异系数

        从表2、3可发现，整体来看，保证金及平今仓手续费数值大小与交易持仓波动变异系数的关系为负相关。当保证金或平今仓手续费增大，对应品种的交易持仓量波动比率相对更小，具体数值因品种差异而有较大的变化。观察表格，发现存在部分品种的相关系数为正的情况，可能是因为调整点聚集在单边行情或 *** 动行情下。基于上述分析，我们决定将风控措施参数引入特征序列，作为预测的基础。

（四） 品种交易持仓行情与风控措施参数的短期关系

       除长期维度外，本文以2016-2018年相关数据为基础，尝试探索风控参数的短期变化对市场运行的影响。经数据分析，从全市场角度来看，保证金及手续费变化对于交易持仓量的短期影响较为随机，没有显著规律。基于此，本文决定根据交易特征将客户分为四个群体，如长线客户、短线客户、大客户及小客户2 。整体来看，保证金对于持仓量影响较明显，而平今仓手续费对于交易量影响更显著。具体见图3、4。图3中四个小图分别代表四个客户群体下保证金调整幅度与持仓量之间的关系。x轴表示保证金调整前后数值变化的大小，y轴表示保证金调整前后五日内持仓量均值的变化幅度。图中每一个点均代表历史上一次真实调整。图4中，x轴代表平今仓手续费调整幅度，y轴表示调整前后五日内交易量均值变化幅度。观察图3可知，当保证金上调时，大客户及长线客户持仓量呈现降低趋势；当保证金下调时，小客户及短线客户的持仓量呈现上涨趋势。观察图4可知，平今仓手续费上调对于短线客户交易量减少的影响较为明显，也符合普遍认知；相应的，下调手续费对于短线及小客户交易量促进有一定作用。

       短期来看，风控措施参数对于不同客户群体的交易持仓有一定影响。因此，本文将风控参数措施的变化值也引入特征向量。

图3.不同客户群体下保证金调整幅度与调整点前后五日持仓量均值变化关系

图4.不同客户群体下平今仓手续费调整幅度与调整点前后五日交易量均值变化关系

三、特征工程与模型构建

       基于上述分析，交易持仓量受到多重因素的影响，不同因素影响程度不一而同。本文尝试利用多模型融合方式捕捉数据之间的不同关系，挖掘深层价值，并对未来交易持仓量进行预测。具体问题定义为：针对任一合约，第T日收盘后，根据当日现行风控措施参数及历史运行数据，预估未来5个交易日的交易量与持仓量。

       数值预测相关问题中，特征选择是模型构建的重要基础，决定了模型效果。本文经过数据分析及实验迭代，最终决定选择包含结算参数、行情特征、客户特征及合约特征等四大类共317维特征。其中，结算参数包含如历史价格波动、合约间价差等多维度特征；行情特征包含了历史交易持仓相关数据特征；客户特征包含不同属性客户的特征数据及不同客户群体的交易特征；合约特征重点提取了合约运行特征及合约阶段，约束预测结果。

表4.数据特征表

        上述317维特征中，7维为合约约束性特征，310维为历史交易相关的时序特征。完成特征提取后，本文开始构建三个机器学习模型。具体细节如下。

（一）整合移动平均自回归（ARIMA）

     在统计与经济相关领域，ARIMA（Autoregressive integrated moving average）模型是一种常用的时间序列预测算法，该模型通常应用于平稳时间序列，或通过差分平稳过程消除均值方程的非平稳性的序列。其中，自回归（AR）是统计上处理时间序列的一种 *** ，衡量序列自身在不同时刻随机变量的相关性，利用变量以往时刻的取值来预测当期时刻的取值，并假设它们为线性关系。该 *** 被广泛的应用于金融序列相关的建模问题中。移动平均模型（MA）是另一种对单一变量进行时间序列建模的 *** 。因本文的问题较为契合ARIMA的常用场景，因此决定利用它捕捉交易持仓量序列的时序关系。

（二）基于支持向量机的回归模型（SVR）

     ARIMA模型是基于捕捉时序相关性直接预测未来交易量持仓量，同时我们希望利用更多的信息量以求获得更好的预测效果。我们决定利用支持向量机来预测未来交易量持仓量的涨跌幅度作为补充。支持向量机（Support Vector Machine）是一种广泛应用于分类与回归问题中的机器学习模型。该 *** 的核心是将低纬度不可分特征使用“核函数”有效的进行非线性处理，映射到高维特征空间。通过寻找高维空间中的超平面对数据进行分类或回归。

（三）序列到序列模型（Seq2Seq）

     Seq2Seq模型，全称为Sequence to Sequence,是由谷歌大脑团队和Yoshua Bengio团队提出的一种广泛运用在翻译、文本自动摘要及一些回归预测问题上的深度神经 *** 。在提出之初，Seq2Seq主要被用来解决自然语言处理相关的问题。但因其强大的时序关系挖掘能力，近年来也被逐渐应用于数值型序列的预测问题中。如图所示，本文所用 *** 通过编码器（Encoder）与解码器（Decoder）两个过程将过往十日的行情特征作为输入序列，将其映射为未来五日的交易量或持仓量序列。编码器利用非线性函数将输入序列组合为隐藏层的隐藏向量，该向量具备表达输入序列信息及潜在关系的能力。解码器将传递来的隐藏向量进行解码，并结合输入的T~T+4日的市场行情特征，逐日预测未来T+1~T+5日的交易持仓情况。

图5.Seq2Seq模型流程图

四、多算法融合模型构建

       期货市场行情瞬息万变，客户群体的交易持仓行为受到众多因素的影响，因此单一模型容易对历史数据产生过拟合现象，并且面对来

网站首页：期货手续费网-加1分开户（微信：527209157）

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