本课题聚焦人工智能等金融科技赋能期货行业高质量发展的模式与路径，系统研究了 AI  技术在期货市场价格发现、风险监控等核心环节的应用实践与潜在价值。研究表明，以机器学习为代表的 AI  技术能够有效突破传统分析模式的信息处理瓶颈与模型局限，推动行业向数据智能驱动转型。

在价格发现与决策支持方面，本文以黄金期货为实证对象，构建并比较了 XGBoost 动态滚动窗口模型与深度神经网络（DNN）模型。研究发现，XGBoost 模型在价格水平预测上表现稳健，能较好捕捉短期趋势与极端行情拐点；而在进行价格涨跌方向预测时，XGBoost 出现显著过拟合，而引入Dropout、早停机制等正则化技术的DNN 模型则展现出更优的泛化能力，样本外预测准确性显著提升，为交易决策提供了更稳定的信号支持。

在风险监控领域，本文以原油期货极端风险预测为案例，展示了 AI  技术在全研究流程中的赋能作用：从基于大模型（如 Wind Alice）智能生成研究思路与代码，到利用 XGBoost算法构建预测模型。所建模型在测试中表现出较高的整体准确率（92.78%）与风险检出率（77.78%），且通过引入“ 预警阈值动态校准” 和“ 风险等级精细划分” 模块，进一步增强了模型的实用性与适应性。