一种基于分位数特征缩减技术的能源期货价格预测方法

本发明公开了一种基于分位数特征缩减技术的能源期货价格预测方法，通过基于LASSO算法的分位数回归(LQAR)模型捕捉高维尾部风险因子对能源期货价格条件分布的异质性影响，实现对能源期货价格不确定性的预测，突破传统OLS仅预测均值效应的局限；同时，引入LASSO算法进行高维尾部风险因子的动态筛选，解决噪声干扰和过拟合问题，提升预测模型的鲁棒性；另外，通过构建高频高维尾部风险因子集，弥补传统方法依赖低频基本面数据的不足，从而提高了能源期货价格预测的精准性。