白璐


摘要:近些年股票市場(chǎng)快速發(fā)展,越來(lái)越多的人參與到股市當(dāng)中。然而股票卻是一種高回報(bào),高風(fēng)險(xiǎn)的投資方式,存在許多不確定因素,給投資者選擇股票造成了一定困難,所以人們希望能對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行科學(xué)的分析預(yù)測(cè),掌握股市變化的大致規(guī)律,從而得到高回報(bào)。許多相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者做出了相關(guān)的預(yù)測(cè)方法,但是這些理論各有各的優(yōu)點(diǎn)與不足。本文主要運(yùn)用偏最小二乘回歸算法預(yù)測(cè),對(duì)股票進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),揭示這種算法有較高的預(yù)測(cè)精確度。
關(guān)鍵詞:金融;股票預(yù)測(cè);偏最小二乘回歸算法
中圖分類號(hào):F832;06
文獻(xiàn)識(shí)別碼:A
文章編號(hào):1001-828X(2016)036-000298-01
一、傳統(tǒng)股票預(yù)測(cè)理論
1.灰色預(yù)測(cè)理論
灰色預(yù)測(cè)理論認(rèn)為盡管系統(tǒng)的行為模糊,數(shù)據(jù)復(fù)雜難測(cè),但仍然有潛在的規(guī)律,是有整體功能的。灰數(shù)的生成,就是從復(fù)雜難測(cè)的數(shù)據(jù)當(dāng)中尋找出潛在規(guī)律。同時(shí),此理論建立的是生成數(shù)據(jù)的模型,并不是原始數(shù)據(jù)的模型,所以,數(shù)據(jù)是通過(guò)生成數(shù)據(jù)的CM(1,1)模型所得到預(yù)測(cè)值的逆處理結(jié)果。這是一門新興的橫斷學(xué)科,以“部分信息已知,部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)作為研究對(duì)象,通過(guò)提取部分已知信息中有價(jià)值的信息進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)行為的正確認(rèn)識(shí)和有效控制。所以,根據(jù)這個(gè)思想,我們可以重新理解股票市場(chǎng)的不確定性行為,將股市看作是部分信息未知、部分信息已知的數(shù)學(xué)模型,將股價(jià)看成股市這個(gè)灰色系統(tǒng)里的特征量。
2.時(shí)間序列預(yù)測(cè)理論
時(shí)間序列預(yù)測(cè)法就是通過(guò)排列和分析已經(jīng)排列好的時(shí)間序列,根據(jù)序列所反映出來(lái)的特征,猜測(cè)事物的發(fā)展過(guò)程、方向和未來(lái)趨勢(shì),以此進(jìn)行類推或者延伸,用這種方法預(yù)測(cè)下一段時(shí)間可能達(dá)到的程度。時(shí)間序列預(yù)測(cè)的內(nèi)容包括:收集并整理某一種事件現(xiàn)象的資料;然后對(duì)這些資料進(jìn)行檢查鑒別,按照時(shí)間的先后順序排成數(shù)列;分析所排好的時(shí)間數(shù)列,從中找出該事件隨時(shí)間變化的潛在規(guī)律,得出一定模式,用這個(gè)模式去預(yù)測(cè)該社會(huì)現(xiàn)象將來(lái)的情況。
二、偏最小二乘法理論
1.基本知識(shí)
偏最小二乘法是一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法,它通過(guò)最小化誤差的平方找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。用最簡(jiǎn)單的辦法去求些未知的真值,使他們的誤差平方和最小。這種方法近幾十年來(lái),在各領(lǐng)域都得到了迅速發(fā)展。偏最小二乘法把固定模式的方法和靈活性的認(rèn)識(shí)巧妙的結(jié)合起來(lái)了,實(shí)現(xiàn)回歸建模(多元線性回歸)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化(主成分分析)以及兩組變量之間的相關(guān)性分析(典型相關(guān)分析)。這是多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的一個(gè)飛躍“。
2.特點(diǎn)
(1)即使自變量之間存在很大程度的相似性,仍可進(jìn)行建模
f21可以在選取的樣本個(gè)數(shù)少于變量個(gè)數(shù)的情況下,進(jìn)行建模
(3)最終模型中包含所有的初始自變量
(4)模型更易識(shí)別是非隨機(jī)性的干擾還是系統(tǒng)信息
(5)模型中自變量的回歸系數(shù)將更容易理解
在計(jì)算方差和協(xié)方差時(shí),求和號(hào)前面的系數(shù)有兩種取法:當(dāng)樣本點(diǎn)集合是隨機(jī)抽取得到時(shí),應(yīng)該取1/(n-1),反之這個(gè)系數(shù)可取1/n。
四、結(jié)語(yǔ)
在選取了恰當(dāng)?shù)囊蛩睾凸胶螅煽闯銎钚《朔ㄓ?jì)算的結(jié)果比較貼近現(xiàn)實(shí)值.說(shuō)明偏最小二乘法可以在股票數(shù)據(jù)不十分充足的情況下,依然可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的擬合。這也為股票的預(yù)測(cè)多提供了一種思路方法。
本文在進(jìn)行試驗(yàn)仿真的部分,由于股票價(jià)格的影響因素眾多,不能完全將這些因素都考慮其中,使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果仍偏離實(shí)際。本人未來(lái)會(huì)更進(jìn)一步的研究股票預(yù)測(cè)的影響因素,改進(jìn)偏最小二乘算法,使其能更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)股票的未來(lái)走勢(shì)。