王 領(lǐng)，胡 揚(yáng)

(四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，四川 成都 610065)

0 引言

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著時(shí)間的推移及存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的股票交易數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)下來(lái)。在海量的股票交易數(shù)據(jù)中往往隱藏了許多有用的信息，由此促進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在股票分析領(lǐng)域中的應(yīng)用。但是，目前股票分析研究中存在一些問(wèn)題:

1)分析的數(shù)據(jù)量較小，在利用計(jì)算機(jī)技術(shù)分析預(yù)測(cè)股票時(shí)，選取的股票交易時(shí)間段較短，可能會(huì)影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和說(shuō)服力。

2)分析的股票單一，在多數(shù)股票分析中，一般選取滬深300 指數(shù)或上證50 指數(shù)進(jìn)行分析，雖然能分析整體股票走勢(shì)，但對(duì)于個(gè)股還是有差別。

3)數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法主要用于分析股票財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，沒有對(duì)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行決策樹分類預(yù)測(cè)。針對(duì)上述問(wèn)題，本文選取單均線、雙均線、MACD、KDJ、RSI這5 個(gè)技術(shù)指標(biāo)，選擇由某投資公司提供的50 只股票從1990 年至2012 年的數(shù)據(jù)，利用決策樹分類算法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。

對(duì)于股票技術(shù)指標(biāo)的分析，大多數(shù)采用統(tǒng)計(jì)的方法，在計(jì)算技術(shù)指標(biāo)時(shí)，使用技術(shù)指標(biāo)公式中默認(rèn)的參數(shù)，這對(duì)分析預(yù)測(cè)股票走勢(shì)有一定的影響。本文從量化的角度，分析常見技術(shù)指標(biāo)的最優(yōu)參數(shù)，實(shí)驗(yàn)表明默認(rèn)參數(shù)不一定能達(dá)到最好的收益。

本文通過(guò)樣本股票數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)指標(biāo)，將技術(shù)指標(biāo)組合建立決策樹，利用決策樹預(yù)測(cè)買賣時(shí)機(jī)，有利于提高投資的科學(xué)性，降低風(fēng)險(xiǎn)，獲取更大收益，對(duì)于股票投資者來(lái)說(shuō)具有重大意義。

1 股票技術(shù)指標(biāo)

1.1 移動(dòng)平均線MA

MA(Moving Average)根據(jù)道·瓊斯的“平均成本概念”，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中“移動(dòng)平均”的原理，將一段周期內(nèi)的股票價(jià)格平均值連城一條曲線，用來(lái)顯示股價(jià)的歷史波動(dòng)情況，以便于預(yù)測(cè)股票價(jià)格未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，其中單均線即單條MA，雙均線即2 條MA。

1.2 平滑異動(dòng)移動(dòng)平均線MACD

MACD(Moving Average Convergence Divergence)是通過(guò)計(jì)算短期移動(dòng)平均線與長(zhǎng)期移動(dòng)平均線之間的離差關(guān)系，對(duì)買賣時(shí)機(jī)做出判斷。該指標(biāo)從MA 的原理發(fā)展而來(lái)，解決了MA 出現(xiàn)買賣交易信號(hào)過(guò)于頻繁的缺點(diǎn)。

1.3 隨機(jī)指標(biāo)KDJ

KDJ 指標(biāo)主要研究股票最高價(jià)、最低價(jià)和收盤價(jià)之間的關(guān)系，能夠較快捷和直觀分析判斷股票行情，廣泛應(yīng)用于股市的中短期趨勢(shì)分析，是一種很實(shí)用的技術(shù)分析指標(biāo)。

1.4 相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)RSI

RSI(Relative Strength Index)指標(biāo)是由Welles Wilder 提出，它以強(qiáng)弱指標(biāo)理論為基礎(chǔ)，其原理是通過(guò)比較一段股票交易周期中收盤價(jià)上漲天數(shù)和收盤價(jià)下跌天數(shù)，來(lái)分析市場(chǎng)買賣的實(shí)力和意向，從而預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的趨勢(shì)。

2 技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化

2.1 各種技術(shù)指標(biāo)不同參數(shù)的擇時(shí)效果

本文主要對(duì)單均線、雙均線、MACD、KDJ 和RSI參數(shù)進(jìn)行掃描，找出每種指標(biāo)使收益最大化的相對(duì)最優(yōu)參數(shù)。在參數(shù)優(yōu)化的研究中進(jìn)行如下假設(shè):

1)用每天收盤價(jià)進(jìn)行交易;

2)出現(xiàn)買賣時(shí)機(jī)時(shí)，進(jìn)行全倉(cāng)買賣;

3)暫不考慮股息和利息;

4)最優(yōu)參數(shù)在優(yōu)化時(shí)以收益率為目標(biāo)函數(shù)。

KDJ 指標(biāo)不同參數(shù)的收益如圖1 所示。

圖1 SH600100 KDJ 不同參數(shù)收益對(duì)比圖

針對(duì)KDJ 指標(biāo)，如果K 值比D 值高，則買入或持有;如果K 值比D 值低，則賣出或空倉(cāng)。默認(rèn)參數(shù)為:N1=9，N2=3，N3=3。掃描時(shí)，參數(shù)N1，N2 和N3 的取值范圍為:D={(N1，N2，N3)|N1=2，3，…，30;N2=2，3，…，20;N3=2，3，…，20}。掃描后，默認(rèn)參數(shù)與最優(yōu)參數(shù)收益比較如圖1 所示。對(duì)于股票SH600100，KDJ 指標(biāo)的最優(yōu)參數(shù)為N1=23，N2=3，N3=9。

2.2 不同技術(shù)指標(biāo)的收益特征

對(duì)單均線、雙均線、MACD、KDJ 和RSI 這5 個(gè)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)最優(yōu)化，并且從50 只股票中隨機(jī)選取5 只股票比較不同股票不同指標(biāo)在最優(yōu)參數(shù)下的收益情況，具體如表1 所示。

表1 不同股票不同指標(biāo)最優(yōu)參數(shù)收益對(duì)比

根據(jù)表1 可知，同一指標(biāo)不同股票最優(yōu)參數(shù)不同，同一股票不同技術(shù)指標(biāo)的收益也不相同，總體而言，MACD 和KDJ 收益較高，RSI 收益較低。

2.3 不同技術(shù)指標(biāo)的勝率和虧損

勝率是指所有交易中盈利的次數(shù)與總交易次數(shù)之比，而最大虧損記錄的是所有交易中一次性虧損的最大比例。對(duì)于50 只股票的不同技術(shù)指標(biāo)，最優(yōu)參數(shù)勝率比較和最優(yōu)參數(shù)虧損比較如表2 所示。

表2 勝率和虧損比較/%

根據(jù)表2 可知，MACD 和RSI 采取最優(yōu)參數(shù)按照默認(rèn)買賣時(shí)機(jī)進(jìn)行投資時(shí)具有較高的勝率。而KDJ在投資中擁有較小的虧損，且其勝率也較好，是個(gè)不錯(cuò)的技術(shù)指標(biāo)。

3 C4.5 算法的研究

3.1 C4.5 算法綜述

C4.5 算法是Quinlan 于1993 年在ID3 算法的基礎(chǔ)上提出的。與ID3 算法采用信息增益作為結(jié)點(diǎn)屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)相比，C4.5 是使用信息增益率來(lái)選擇結(jié)點(diǎn)屬性，信息增益率是信息增益與分割信息量之比。設(shè)樣本集S 可以被分為m 個(gè)類別，其中Pi表示第i個(gè)類別在整個(gè)樣本集中出現(xiàn)的概率，則信息增益info(S)可以根據(jù)信息論原理中的熵表示為:

熵的實(shí)際意義是表示數(shù)據(jù)集S 中類標(biāo)號(hào)所需要的平均信息量。又設(shè)屬性A 具有n 個(gè)不同的取值{a1，a2，…，an}，如果用屬性A 將樣本集S 劃分為S1，S2，…，Sn共n 個(gè)子集，則用A 對(duì)S 進(jìn)行劃分的信息增益率為:

其中:

1)Gain(A)=info(S)-infoA(S)，infoA(S)表示屬性A對(duì)S劃分的期望信息：|)info(Sj);

經(jīng)過(guò)理論和實(shí)驗(yàn)證明，采用信息增益率比直接使用信息增益具有更好的效果。使用信息增益率作為選擇屬性的標(biāo)準(zhǔn)，能夠解決采用信息增益選擇屬性時(shí)出現(xiàn)的選擇分類較多的屬性的問(wèn)題。

3.2 C4.5 算法的優(yōu)化

3.2.1 計(jì)算公式的簡(jiǎn)化

以信息增益的公式為例，對(duì)于下式:

由3.1 節(jié)可知，樣本集S 被分為m 個(gè)類別，假設(shè)類別集合為{C1，C2，…，Cn}，則Pi可以表示為|Ci|/|S|，根據(jù)換底公式可知:logab=logsb/logsa，因此計(jì)算可以簡(jiǎn)化為:

根據(jù)等價(jià)無(wú)窮小的性質(zhì)，當(dāng)X 趨近于0 時(shí)，ln(1 +X)則趨近于X。由于每一類中的數(shù)目接近于，則|Ci|/|S|趨近于1，所以ln(|Ci|/|S|)趨近于(|Ci|/|S| -1)，則公式可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化為:

其中|S|ln2 為常數(shù)，只用計(jì)算一次。同理，對(duì)于下式:

擴(kuò)展開后為:

其中，Pij=|Sij|/|Sj|，Sij表示屬性A 的子集Sj中屬于類Si的個(gè)數(shù)，表示子集Sj的總數(shù)。根據(jù)info(S)的簡(jiǎn)化方法infoA(S)也可進(jìn)行相應(yīng)的簡(jiǎn)化。同理，對(duì)于下式:

也可進(jìn)行相應(yīng)的簡(jiǎn)化。

3.2.2 連續(xù)屬性離散化的改進(jìn)

簡(jiǎn)化計(jì)算信息增益率的公式，減少對(duì)數(shù)函數(shù)的運(yùn)算，從而減少計(jì)算量，提高計(jì)算效率。然而，C4.5 算法對(duì)連續(xù)屬性離散時(shí)，在排序后，通過(guò)遍歷的方法尋找取得最大信息增益的Si。根據(jù)Fayyad 邊界定理:無(wú)論數(shù)據(jù)集有多少類別，連續(xù)屬性的最佳分割點(diǎn)總在邊界點(diǎn)處。根據(jù)這一定理，則不需要遍歷整個(gè)數(shù)列，只需考慮不同類別的邊界點(diǎn)。

因此，改進(jìn)后的連續(xù)屬性離散化步驟可表示為:

1)對(duì)于屬性A，利用快速排序?qū)傩訟 的值按升序排列。假設(shè)排序后的集合為{v1，v2，…，vn}，其中n 為屬性A 的總數(shù)。

2)定義2 個(gè)變量imax和Gainmax，并設(shè)置初值為imax=1 和Gainmax=0。

3)對(duì)所有的vi，其中1≤i≤n-1，如果vi和vi+1不屬于同一類C，則表明vi和vi+1是邊界點(diǎn)，計(jì)算按照vi或vi+1劃分得到的信息增益Gainv，比較Gainv和Gainmax的大小，Gainmax保存較大值，將對(duì)應(yīng)的i 值賦值給imax。

4)遍歷完一遍序列{v1，v2，…，vn}后，則vmax是屬性A 的分割閾值。

從以上步驟可以看出，只需遍歷一遍序列就能找出屬性的最佳分割閾值，根據(jù)Fayyad 邊界原理，不用對(duì)每個(gè)vi都計(jì)算一次信息增益，只需計(jì)算排序過(guò)后邊界點(diǎn)的vi，這樣大大減少了計(jì)算量，提高了計(jì)算效率。

3.2.3 優(yōu)化后的效果

對(duì)于本文處理的股票數(shù)據(jù)，用來(lái)構(gòu)建決策樹的屬性都是連續(xù)屬性，所以需要進(jìn)行離散化。此處利用Weka 平臺(tái)對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，不同數(shù)據(jù)量大小的股票數(shù)據(jù)由傳統(tǒng)C4.5 算法和改進(jìn)的C4.5 算法構(gòu)建決策樹的運(yùn)行時(shí)間對(duì)比如圖2 所示。

圖2 C4.5 算法優(yōu)化前后運(yùn)行時(shí)間對(duì)比圖

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

利用第3 節(jié)的方法得到5 個(gè)技術(shù)指標(biāo)的最優(yōu)參數(shù)，再利用最優(yōu)參數(shù)得到最優(yōu)指標(biāo)。本文利用最優(yōu)MACD 判斷股票的買賣時(shí)機(jī)。利用MACD 來(lái)判斷時(shí)，當(dāng)DIF ＞DEF 時(shí)，為買點(diǎn);當(dāng)DIF ＜DEF 時(shí)，為賣點(diǎn)。由于利用MACD 的值對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類對(duì)類別的影響最大，其信息增益也最大，所以實(shí)驗(yàn)只利用剩余的4 個(gè)最優(yōu)指標(biāo)結(jié)合之前由MACD 得到的買賣時(shí)機(jī)進(jìn)行決策樹的構(gòu)建。實(shí)驗(yàn)同時(shí)計(jì)算當(dāng)利用單個(gè)技術(shù)指標(biāo)MACD 進(jìn)行股票預(yù)測(cè)時(shí)的收益率，并與前者的結(jié)果做了比對(duì)，從50 只股票隨機(jī)選取一只(SH600470)展示其效果，如圖3 所示。

圖3 單指標(biāo)(MACD)與決策樹的收益對(duì)比圖

從以上收益對(duì)比圖中可以得出:利用決策樹對(duì)股票進(jìn)行分析預(yù)測(cè)的收益比單指標(biāo)要高，說(shuō)明單指標(biāo)分析具有一定的局限性，在對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)時(shí)，應(yīng)組合使用多個(gè)技術(shù)指標(biāo)，提高收益。

5 結(jié)束語(yǔ)

在股票技術(shù)指標(biāo)分析中，使用默認(rèn)參數(shù)計(jì)算技術(shù)指標(biāo)，對(duì)分析預(yù)測(cè)股票走勢(shì)以及投資時(shí)機(jī)和投資結(jié)果具有一定的影響。因此，對(duì)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)掃描，能夠使收益達(dá)到最大化。對(duì)股票技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行決策樹分類，能夠有效指導(dǎo)投資者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，合理投資以取得更好的收益，比只利用單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行股票分析預(yù)測(cè)更具優(yōu)勢(shì)。

［1］鄭海榮.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在股票分析與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［D］.哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2007.

［2］方智.基于多技術(shù)指標(biāo)模型的滬深300 指數(shù)走勢(shì)預(yù)測(cè)［D］.南昌:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2012.

［3］Tsaih R，Hsu Y，Lai C C.Forecasting S＆P 500 stock index futures with a hybrid AI system［J］.Decision Support Systems，1998，23(2):161-174.

［4］Liu N K，Lee K K.An intelligent business advisor system for stock investment［J］.Expert Systems，1997，14(3):129-139.

［5］方匡南，紀(jì)宏，路遜.股票技術(shù)指標(biāo)相似性與有效性研究［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2009，24(9):26-30.

［6］Fang Yue，Wada S，Moody J.Stock returns:Momentum，volatility and interest rates［C］// Proceedings of the 2003 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering.2003:379-385.

［7］廖勇，唐常杰，元昌安，等.基于基因表達(dá)式編程的股票指數(shù)時(shí)間序列分析［J］.四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2005，42(5):931-936.

［8］彭宏，劉洋，鄧維維，等.股票數(shù)據(jù)流的相關(guān)性計(jì)算方法［J］.華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2006，34(1):86-89.

［9］丁鵬.量化投資:策略與技術(shù)［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2012:368-404.

［10］張登明.技術(shù)指標(biāo)投資策略的優(yōu)化及其在量化交易中的應(yīng)用［D］.武漢:華中科技大學(xué)，2010.

［11］Lim T S，Loh W Y，Shih Y S.A comparison of prediction accuracy，complexity，and training time of thirty-three old and new classification algorithms［J］.Machine Learning，2000，40(3):203-228.

［12］喬增偉，孫衛(wèi)祥.C4.5 算法的兩點(diǎn)改進(jìn)［J］.江蘇工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2008，20(4):56-59.

［13］馮帆，徐俊剛.C4.5 決策樹改進(jìn)算法研究［J］.電子技術(shù)，2012，39(6):1-4.

［14］姚亞夫，邢留濤.決策樹C4.5 連續(xù)屬性分割閾值算法改進(jìn)及其應(yīng)用［J］.中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2011，42(12):3772-3776.

［15］趙蕊.基于WEKA 平臺(tái)的決策樹算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［D］.長(zhǎng)沙:中南大學(xué)，2007.

［16］魏雄.決策樹算法在股票分析與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.電腦知識(shí)與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流)，2007，2(9):764-765.

［17］鄒筱梅，姜山，唐賢瑛.基于決策樹的股市數(shù)據(jù)挖掘與仿真［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2004，21(3):127-129.

［18］雷煒，葉東毅.利用決策樹技術(shù)對(duì)股票價(jià)格數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘［J］.福建電腦，2004(8):52-53.