基于支持向量機的股價預測研究——以上證50成分股為例.pdf

1、股票價格的未來走勢，一直是股市投資者們所關心的核心問題。那么，未來股價是否可以使用技術分析的方法預測？要回答這個問題，就要追溯到1970年Fama的開創(chuàng)性論文《Efficient Capital Markets》，以此建立的頗具爭議的有效市場理論。在質疑聲中，有效市場理論成為了大眾研究的對象。在股市中，與有效市場針鋒相對的觀點是技術分析流派，如果股票市場是弱式有效市場，那么，任何的技術分析，即，任何企圖使用證券的歷史信息來預測證券未來價

2、格的行為都會是徒勞的。在對有效市場理論的質疑聲中，本文的研究目的是要回答股市中的一系列問題:第一，到底未來的股價或者走勢是否可以通過技術分析的方法來預測。第二，如果未來的股價可以被預測的話，通過什么手段可以被預測。第三，預測的結果會是怎樣，以及會得到什么樣的結論。
　　首先，研究對象確定為上證50所有成分股明天收盤價和開盤價的預測。本文先是綜述總結前人們肯定或者否定我國股票市場是弱勢有效性市場的正反兩面觀點，在否定我國股票市場是弱

3、勢有效市場的基礎上，然后，提出本文假設，即是，假設我國股市不是弱勢有效市場;接下來，對可能影響明天開盤價和收盤價的8個因素進行相關性檢驗，最后通過格蘭杰因果檢驗選出明天收盤價和開盤價的格蘭杰導因。之后，使用統(tǒng)計學習中支持向量機(SVM)中的epsilon-SVR支持向量回歸機方法，其中的核函數(shù)采用徑向基函數(shù)核(Radial basis function kernel，RBF)(公式4.12)，來預測未來明天股票的開盤價和收盤價。對上證5

4、0所有成分股的開盤價和收盤價進行預測。
　　其次，在研究方法上使用文獻內模型對比和文獻間模型對比。首先文獻內模型對比，建立5種不同的預測模型（公式5.1、5.2、5.3、5.4、5.5），使用這五種不同的模型在上證50的收盤價上進行實證。通過對實證結果的分析和解讀，篩選出的預測模型（公式5.3），即，使用3天的歷史數(shù)據(jù)來預測明天的收盤價的誤差均值是最小的(表5.17)。接下來，就是使用模型（公式5.6），對第二天開盤價進行預測。最

5、后文獻間模型對比，分別與參考文獻[20]SVM預測模型和參考文獻[55]的BP神經網(wǎng)絡預測模型對比了預測效果。
　　最后，取得如下的結論:第一，本文發(fā)現(xiàn)使用3天歷史數(shù)據(jù)來預測下一天的模型3（公式5.3）得到的預測效果較佳，其誤差均值最小，為1.936％(表5.17)。這樣的結論可能原因是金融時間序列的非穩(wěn)態(tài)性和高噪聲性以及股價的動量效應，使得股票的價格趨勢得到一定的延續(xù)。第二，通過格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)，歷史交易量不是下一天收盤價的格

6、蘭杰原因（表4.2）。第三，在對下一天的開盤價的實證中發(fā)現(xiàn)，模型1（公式5.6）對上證50的48只成分股（除去2只退市股票中國北車和東方明珠）的漲跌預測命中率的均值達到75.58％(表5.23)，遠高于隨機游走漲跌命中率50％，這說明我國股票市場還沒有達到弱勢有效市場。第四，本文發(fā)現(xiàn)，對于明天收盤的預測呈現(xiàn)出一定的滯后性，而在，對未來一天開盤價的預測中，沒有出現(xiàn)類似的現(xiàn)象。第五，本文的預測模型優(yōu)于參考文獻[20]的SVM預測模型（5.5