馬爾科夫預測模型在股票漲跌預測中的應用研究

[摘 要]人們投資方式隨著經濟的發展越來越多，其中股票是眾多投資手段中最重要、最常見的一種手段。通過對股票漲跌預測，可以為人們提供股票購買決策依據。文章在簡要說明馬爾科夫模型的基礎上，以華聯股票為實例對馬爾科夫鏈模型的預測能力進行檢驗，發現馬爾科夫鏈模型對短期股票預測具有一定的效用。

[關鍵詞]股票;馬爾科夫鏈;預測;狀態轉移

[中圖分類號]F832.48

1 引 言

隨著社會經濟的發展，人們的可支配收入顯著提高，在滿足基本生活需求外，擁有的剩余資金越來越多。為了發揮剩余資金的最大價值，投資成為人們最常見的經濟行為，其中股票是最常見的一種投資手段。《2018年金融市場運行情況報告》指出，債券市場在2018年發行各類債券共43.6萬億元，較2017年增長了6.8%。如果人們能夠對自己所購買的股票的漲幅進行預測，那人們手中剩余資金的價值才能發揮應有的價值，人們才能獲得一定的收益。因為股票的價格波動受到多種因素的共同作用，所以很難對股票進行長期的預測，但是在短期內，可以對股票進行某種程度上的預測。

馬爾科夫過程是一種最簡單的隨機過程，即某狀態出現的概率只與過去有限時期狀態有直接聯系，而與超出這個時間段之前的狀態無直接聯系。因此本研究運用馬爾科夫預測法來進行股票漲跌的短期預測，并且通過實例驗證了在一定程度上，馬爾科夫預測法可以用于短期內股票漲跌預測。

2 馬爾科夫模型

馬爾科夫預測法是由俄國數學家馬爾科夫發明的，是一種市場預測方法。它的基礎是概率論中馬爾科夫鏈理論及方法[1]。它的核心思想是若把事件的整個隨機過程分成不同的狀態集，那么事件上一個狀態對事件當前所處狀態具有極大的影響，也就是利用事件上一狀態來預測下一狀態。

構建馬爾科夫鏈是運用馬爾科夫預測法進行預測的關鍵，而構建馬爾科夫鏈的關鍵是確定初始狀態向量和狀態轉移矩陣。運用馬爾科夫預測法進行預測有3個假設條件：一是狀態是在相鄰兩個狀態間進行轉移的;二是預測期間狀態的個數保持不變;三是當期狀態和取值僅影響下一期的狀態，而不會影響下一期之后的狀態。

3 華聯股票價格預測

通過梳理現有文獻發現股票所處狀態的劃分方法通常有兩種：一是以研究對象本身所處狀態為標準進行劃分，如通過比較某只股票當日收盤價與前一天的收盤價的不同，可將其狀態分為上漲、持平、下跌三種狀態[3];二是研究者根據研究對象的實際情況進行人為劃分，如將一段時間內股票的價格按照一定的標準劃分為若干區間，該只股票每天的收盤價只能歸屬于一個區間，每一個區間就可以當作一種狀態。本研究采用第一種劃分方法來對華聯股票的狀態進行劃分。

通過中國財經網站搜集到華聯2017年3月每日收盤價，數據資料如表1所示。

將2017年3月1日到2017年3月28日每天的收盤價作為統計區間，將3月28日、29日、30日的狀態和預測值進行比較，驗證預測法的準確性。狀態集如表2所示。

由預測可知，29日有85.7%的概率下跌，實際情況同樣是下跌，所以預測合理;30日有44.8%的概率上漲，8.6%的概率持平，46.5%的概率下跌，實際情況同樣下跌，所以預測基本合理;31日上漲概率為45.3%，持平概率為4.7%，下跌概率為50.1%，上漲和下跌概率基本相同，所以預測基本合理。

4 結 論

馬爾可夫預測法主張某一隨機事件當前所處狀態僅受前一狀態影響，且其預測的關鍵是構建事件初始狀態向量以及狀態轉移矩陣。短期內事件所處的環境不會發生變化，轉移概率矩陣不會發生很大變化，而長期狀態下，市場環境很可能發生重大變化，因此長期之后的狀態轉移矩陣較當前的狀態轉移矩陣定有很大差距，因此馬爾科夫預測法在短期預測中有一定的效果，但在長期預測中效果較差。

通過運用馬爾可夫預測法對華聯股票進行短期預測，發現馬爾可夫預測法在短期內的預測結果具有一定的準確性。在實際生活中，股票漲跌的變化、幅度受到政府政策、人們心理因素等多種因素的影響，因此，在實際生活中運用馬爾科夫預測法進行預測時需將其他因素納入研究當中以進行更準確的預測。

參考文獻：

[1]章晨. 基于馬爾科夫鏈的股票價格漲跌幅的預測[J].商業經濟，2010（21）：68-70.

[2]張鑫，任永泰，王福林，等.基于改進灰色馬爾科夫模型的年降水量預測[J].數學的實踐與認識，2011（11）：51-57.

[3]王唯賢，陳利軍.股票價格預測的建模與仿真研究[J].計算機仿真，2012（1）： 344-347.

[4]焦中信， 李小芳. 利用齊次馬爾科夫鏈預測股票價格走勢[J].中國商界，2008（11）： 32，68.

[5]武月， 李紅春. 基于AHP與馬爾科夫鏈的股票行情一類分析及預測[J].現代經濟信息，2011（22）：190-191.

[作者簡介]王鑫（1993—），女，漢族，山西運城人，研究方向：管理科學與工程。