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摘要。利率期货市场是金融市场的重要组成部分。它对全球金融市场的利率风险的预测具有至关重要的影响，这是由于金融市场的复杂性和利率期货的波动。基于机器学习方案以分析和比较不同的算法，本文通过回归和其他方法分析了2022.6-2023.6时期的两年期财政期货。同时，它应用于构造图表和图表，以更好地比较和分析模型，这些模型更适合预测利率期货的未来风险。国家政策，一般市场环境的波动及其平稳性被用作预测其风险波动的主要因素。主要算法本文的使用是：随机森林回归，Arima模型，BP神经网络回归模型，ARCH模型（模型有效性测试），GARCH模型。总而言之，尽管随机森林和Arima模型的预测结果接近0，并且具有强大的稳定性，但Garch的预测结果相对较好，但没有一个实现所需的预测性能。
蒙特利尔认知评估的心理测量特性v8.2。测试：试点研究
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