楊曉婷 燕山大學(xué)理學(xué)院

基于貝葉斯模型的股票預(yù)測

楊曉婷 燕山大學(xué)理學(xué)院

運用樸素貝葉斯分類的方法對股票進(jìn)行分類預(yù)測，對相應(yīng)類別的股票給出了投資建議。首先，對160個觀測15個屬性的股票數(shù)據(jù)運用離差標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理消除了數(shù)據(jù)之間的不齊性。其次，利用主成分分析對對離差標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，使原始數(shù)據(jù)從15個指標(biāo)變量縮減到5個指標(biāo)變量。最后，對降維后的數(shù)據(jù)運用樸素貝葉斯分類法進(jìn)行分類，構(gòu)建出了相應(yīng)的樸素貝葉斯分類器。

離差標(biāo)準(zhǔn)化 主成分分析 樸素貝葉斯分類 股票預(yù)測

一、引言

近年來我國的股票產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，股票作為證券和金融領(lǐng)域無法替代的重要元素，也逐漸在投資領(lǐng)域占有自己的一席之地，吸引著越來越多投資人的關(guān)注，大到金融巨頭，小到市民散戶，無不時刻關(guān)注著中國股市的動向態(tài)勢。因此，對股票市場行情變化的有效分析和建立準(zhǔn)確的預(yù)測模型可以為投資者提供合理的投資方案具有重要的實際價值。

二、運用樸素貝葉斯法進(jìn)行股票預(yù)測

（一）數(shù)據(jù)選取

借助大智慧軟件提供的年報查詢功能，論文選取了2014年中期、2014年末期、2015年中期、2015年末期四個時間段中，我國滬深兩市大數(shù)據(jù)板塊的40只股票的年報數(shù)據(jù)。選取的15個影響股票行情的財務(wù)指標(biāo)分別為：基本每股收益（元）、基本每股收益（扣除后）、攤薄每股收益（元）、每股凈資產(chǎn)（元）、每股未分配利潤(元）、每股公積金（元）、銷售毛利率（%）、營業(yè)利潤率（%）、凈利潤率（%）、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率（%）、攤薄凈資產(chǎn)收益率（%）、股東權(quán)益（%）、流動比率、速動比率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量（元）。

（二）離差標(biāo)準(zhǔn)化

離 差 標(biāo) 準(zhǔn) 化（ D e v i a t i o n Standardization），是統(tǒng)計學(xué)中最普遍的處理數(shù)據(jù)的方法之一，通常目的是去掉數(shù)據(jù)之間的不齊性。一種較為簡便的計算離差標(biāo)準(zhǔn)化的方法是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中，找出最大值P和最小值Q，然后將所有的數(shù)據(jù)Xij都減去最小值Q后除以離差P -Q ，即：

（三）主成分分析

主成分分析是利用降維的方法，使數(shù)量較多的各類指標(biāo)變成數(shù)量較少的綜合性指標(biāo)。論文運用SAS軟件編寫了相應(yīng)程序，將離差標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)輸入到程序中，得出了相應(yīng)的結(jié)果。

圖3-4給出了經(jīng)相關(guān)系數(shù)矩陣計算出的特征值。由圖3-5中的比例可知前5個主成分的貢獻(xiàn)率分別為35.66%、20.37%、13.80%、8.17%、5.98%，累積貢獻(xiàn)率為83.99%，那么前5個主成分就包含了原數(shù)據(jù)中15個指標(biāo)變量的83.99%的信息。

圖3-4 相關(guān)矩陣的特征值

圖3-5給出了所有特征值所對應(yīng)的特征向量，可以計算出各個主成分的得分系數(shù)。

圖3-5 特征向量

在各個主成分的表達(dá)式中，系數(shù)的絕對值越大，則表明該主成分受這個因素的影響越大。決定第1主成分Z1的主要因素為X1和X3，決定第2主成分Z2的主要因素為X13和X14，以此類推。

（四）樸素貝葉斯分類

論文運用MATLAB軟件編寫了相應(yīng)程序，將經(jīng)過離差標(biāo)準(zhǔn)化和主成分分析處理后的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，隨機(jī)抽取的5支股票作為預(yù)測數(shù)據(jù)導(dǎo)入到程序中。

將所選股票分為非ST股票和ST股票兩類，其中非ST股票用“normal”表示，ST股票用“st”表示。設(shè)C1對應(yīng)的類別為“normal”，C2對應(yīng)的類別為“st”，我們需要進(jìn)行分類的樣本為X ，那么由貝葉斯公式：

論文的MATLAB程序運行后會直接輸出預(yù)測樣本的類別屬性，據(jù)此可以對將要預(yù)測的股票樣本進(jìn)行預(yù)歸類。若此股票被歸為“normal”類，那么這只股票在未來的市場中行情向好，具有一定的可投資價值；若此股票被歸為“st”類，那么這只股票未來的行情走勢并不樂觀，不建議進(jìn)行投資。

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楊曉婷（1992- ），女，天津人，燕山大學(xué)理學(xué)院研究生在讀，研究方向：保險精算。