周 琴 雍丹丹 王興龍
灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股價(jià)預(yù)測中的應(yīng)用
周 琴1雍丹丹1王興龍2
本文在深入了解股價(jià)的可預(yù)測性和研究各種股價(jià)預(yù)測的方法的基礎(chǔ)上,探討利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色模型進(jìn)行股價(jià)預(yù)測。以二者為基礎(chǔ),將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色模型預(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合,提出灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型將灰色模型的預(yù)測值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,而以實(shí)際值作為輸出變量對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
股價(jià)預(yù)測;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);灰色模型;灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展及人們投資思想的改變,越來越多的投資者關(guān)注股票投資,而股價(jià)預(yù)測問題也成為人們所考慮和研究的課題。由于股票市場是一個(gè)高收益高風(fēng)險(xiǎn)的市場,因此如何建立一個(gè)運(yùn)行速度快和精確程度高的股價(jià)預(yù)測模型,對于廣大股民具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。股價(jià)預(yù)測是指從股市的歷史、現(xiàn)狀和規(guī)律出發(fā),以準(zhǔn)確的調(diào)查統(tǒng)計(jì)資料和股市信息為依據(jù),運(yùn)用科學(xué)方法,對股價(jià)的變化趨勢做出預(yù)測。
(1)基本分析,是分析決定股票價(jià)值及價(jià)格的基本要素,對股票的投資價(jià)值進(jìn)行評估,為決定股票的合理價(jià)位提出相應(yīng)的投資建議的一種分析方法。基本分析是以任何金融資產(chǎn)的所有者期望的現(xiàn)金流量的現(xiàn)值等于這項(xiàng)資產(chǎn)的“真實(shí)”價(jià)值為理論基礎(chǔ)。
(2)技術(shù)分析法是分析證券市場過去和現(xiàn)在的市場行為,運(yùn)用邏輯和數(shù)學(xué)的方法,探索出一些典型變化規(guī)律,并根據(jù)這些規(guī)律來預(yù)測證券市場未來變化趨勢的技術(shù)方法。作為一種投資分析工具,技術(shù)分析的理論是建立在以市場的行為包含一切信息、價(jià)格沿趨勢移動(dòng)和歷史會(huì)重復(fù)的這三個(gè)假設(shè)的基礎(chǔ)上。
2.1 基于統(tǒng)計(jì)原理的股票價(jià)格預(yù)測模型
(1)回歸分析方法:是通過運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,對事物的已知狀況進(jìn)行分析來預(yù)測未知狀況的一種關(guān)于信息研究定量方法。其基本功能是從涉及多個(gè)因素的復(fù)雜現(xiàn)象中尋找規(guī)律,研究變量與變量之間的關(guān)系,推斷出有用的結(jié)論,對未來的信息進(jìn)行預(yù)測。
(2)隨機(jī)波動(dòng)模型:1986年,Taylor提出了隨機(jī)波動(dòng)模型 (StochasticVolatilityModel),即SV模型。SV模型的提出認(rèn)為金融資產(chǎn)的價(jià)格可以布朗運(yùn)動(dòng)來描述,同時(shí)其波動(dòng)率也可以用布朗運(yùn)動(dòng)來描述。SV模型的基本形式如下:
式中:yt表示收益率觀察值序列;ht是對數(shù)波動(dòng);誤差過程εt與ηt互不相關(guān),相互獨(dú)立的,同時(shí)假定為正態(tài)分布;α,β為常數(shù),β是持續(xù)性參數(shù),它描述了當(dāng)前的波動(dòng)對未來波動(dòng)的影響程度,當(dāng)|β|<1時(shí),SV模型是協(xié)方差平穩(wěn)的。
2.2 基于非統(tǒng)計(jì)原理的股票價(jià)格預(yù)測模型
(1)灰色系統(tǒng)分析法
灰色系統(tǒng)理論是一門基于數(shù)學(xué)理論的系統(tǒng)工程學(xué)科,主要根據(jù)具體灰色系統(tǒng)的行為特征數(shù)據(jù),充分利用數(shù)量不多的數(shù)據(jù)和信息尋求相關(guān)因素自身與各因素之間的數(shù)學(xué)關(guān)系?;疑到y(tǒng)理論定義灰導(dǎo)數(shù)與灰微分方程,用離散數(shù)據(jù)建立微分方程形式的動(dòng)態(tài)模型,稱為灰色模型,記為GM(GrayModel)。其中灰色模型GM(1,1)模型就是一種最常用灰色模型,它的灰微分方程模型為
即
GM(1,1)模型即表示模階是1階的,且只含1個(gè)變量的灰色模型,而GM(1,N)即表示模型是1階的,包含有N個(gè)變量的灰色模型。
(2)時(shí)間序列分析法
時(shí)間序列法是根據(jù)系統(tǒng)觀測得到的時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過曲線擬合和參數(shù)估計(jì)來建立模型。時(shí)間序列是指把某一變量在不同的時(shí)間上的數(shù)值按時(shí)間先后順序排列起來所形成的序列。時(shí)間序列有4種波動(dòng)因素:長期趨勢,周期變動(dòng),季節(jié)變動(dòng),偶然變動(dòng)。
(3)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法是一門活躍的邊緣性交叉學(xué)科,它主要源于計(jì)算機(jī)理論、統(tǒng)計(jì)物理中非平衡的自組織理論及混沌理論,是以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能計(jì)算系統(tǒng),是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的若干基本特性的抽象和模擬,簡單說來是一種模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。
灰色模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的偏差關(guān)系可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中加以修正:將灰色模型預(yù)測值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,實(shí)際值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本,采取一定的結(jié)構(gòu),然后對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,就可以得到一系列對應(yīng)于相應(yīng)結(jié)點(diǎn)的權(quán)值和閥值。將灰色模型對下一時(shí)刻的預(yù)測值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,得到相應(yīng)的輸出即為下一時(shí)刻最終的預(yù)測值。
3.1 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測
表3-2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差分析
3.2 對比分析
本文分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色模型以及它們的組合模型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中石化股價(jià)進(jìn)行預(yù)測。對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色模型,灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的預(yù)測數(shù)據(jù)精度相對較高,達(dá)到了研究的預(yù)期效果。不同模型的預(yù)測結(jié)果比較見表3-3。
表3-3 各種模型預(yù)測結(jié)果比較
為了更好的完成本文的研究,采用組合預(yù)測模型,取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色模型各自的優(yōu)點(diǎn),建立灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在本文的研究過程中,用2013年1月10日到2013年4月16日共30個(gè)歷史交易日的收盤價(jià)數(shù)據(jù)來作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)?;疑窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2種預(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn),不需要大量數(shù)作為輸入變量,在考慮到隨機(jī)因素影響的同時(shí),能較好反映數(shù)據(jù)的總體變化趨勢。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色模型,達(dá)到了本文研究的目的。
(作者單位:1.成都理工大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院,2.甘肅省武威市涼州區(qū)五和鄉(xiāng)鎮(zhèn)府)
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周琴 (1989-),女,漢族,甘肅蘭州人,碩士研究生,成都理工大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院,研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué)。