【摘要】：漲跌停板制度的設(shè)置限制了股票價(jià)格的波動(dòng)區(qū)間,由于股票價(jià)格指數(shù)是由成分股根據(jù)其價(jià)格、市值等經(jīng)過(guò)一定計(jì)算方法得到的,因此,漲跌停板制度對(duì)股票價(jià)格的影響也會(huì)作用到股票價(jià)格指數(shù)。當(dāng)指數(shù)成分股中出現(xiàn)漲�；蛘叩５墓善陛^多時(shí),股票指數(shù)的價(jià)格就越接近漲停或者跌停。漲跌停板制度的存在導(dǎo)致股票價(jià)格的正常波動(dòng)受到了限制,導(dǎo)致股票價(jià)格出現(xiàn)扭曲,從而導(dǎo)致股票市場(chǎng)出現(xiàn)價(jià)格延遲效應(yīng)。由于漲跌停板制度的在,導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)區(qū)間被限制在一定范圍內(nèi),因此,該制度也間接的限制了股票價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)區(qū)間,導(dǎo)致無(wú)法觀測(cè)到股票價(jià)格指數(shù)的真實(shí)波動(dòng)情況,導(dǎo)致股票價(jià)格指數(shù)出現(xiàn)價(jià)格延遲效應(yīng)。研究表明,在沒(méi)有價(jià)格限制影響時(shí),股票價(jià)格應(yīng)該是不可預(yù)測(cè)的,也即不存在自相關(guān)性。但是,本文在研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn),中證500指數(shù)存在顯著的自相關(guān)性。為了說(shuō)明指數(shù)的自相關(guān)性是由漲跌停板制度導(dǎo)致的價(jià)格延遲效應(yīng)引起的,本文以每日收盤價(jià)為基礎(chǔ),計(jì)算出中證500指數(shù)成分股收盤價(jià)中每日出現(xiàn)漲停和跌停股票的數(shù)量,并將漲停數(shù)量和跌停數(shù)量作為時(shí)間序列變量,加入到自回歸模型中,觀察自變量系數(shù)和系數(shù)顯著性的變化。結(jié)果表明,在加入漲停變量和跌停變量后,自變量系數(shù)明顯降低,不再顯著,說(shuō)明中證500指數(shù)的自相關(guān)性是由漲跌停板制度引起的。漲跌停板制度會(huì)股票價(jià)格出現(xiàn)價(jià)格發(fā)現(xiàn)延遲效應(yīng),本文使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)修正出現(xiàn)漲�；虻５墓善�,模擬沒(méi)有出現(xiàn)漲跌停限制時(shí)股票的價(jià)格,即通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)修正受到價(jià)格發(fā)現(xiàn)延遲效應(yīng)影響的股票。由于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè),需要保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,本文對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,降低了噪聲,在得到預(yù)期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,本文對(duì)中證500指數(shù)所有成分股中出現(xiàn)漲停和跌停的收盤價(jià)進(jìn)行了修正。獲得修正后的收盤價(jià)后,使用修正的收盤價(jià)重新計(jì)算中證500指數(shù)日收盤價(jià),經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn),指數(shù)收盤價(jià)自相關(guān)系數(shù)降低,不再顯著。本文的研究證明了中證500指數(shù)的自相關(guān)性是一種偽自相關(guān),它是由漲跌停導(dǎo)致的價(jià)格延遲造成的,并且跌停導(dǎo)致的價(jià)格延遲效應(yīng)要比漲停引起的價(jià)格延遲效應(yīng)強(qiáng)。由此還可以說(shuō)明,跌停對(duì)市場(chǎng)情緒產(chǎn)生的影響要高于漲停對(duì)市場(chǎng)情緒的影響。即指數(shù)當(dāng)出現(xiàn)跌�；蛘呓咏r(shí),交易者更愿意賣出手中的資產(chǎn),而出現(xiàn)漲�；蚪咏鼭q停時(shí),交易者追高的情緒要稍弱一些。
【圖文】：

進(jìn)行實(shí)證分析并得出結(jié)論。第 4 章，使用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)出現(xiàn)漲停和跌停的股票價(jià)格進(jìn)行修正，從正后的股票價(jià)格指數(shù)。本文在介紹 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，建立 BP 神經(jīng)，在本模型中選擇的數(shù)據(jù)為 2015 年 4 月 16 日至 2018 年 4 月 16 日的中證成分股的每日開盤價(jià)，日收盤價(jià)，日成交量，10 日均線，20 日均線標(biāo)。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)計(jì)使用日開盤價(jià)，日成交量，10 日均線線，RSI 等作為輸入值，以日收盤價(jià)作為輸出值。為了避免漲跌停板制修正產(chǎn)生的影響，，本模型中選擇的成分股為樣本區(qū)間內(nèi)未出現(xiàn)過(guò)漲跌停成訓(xùn)練后，使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來(lái)修正出現(xiàn)漲停和跌停的指數(shù)成分股收盤將修正后得到的結(jié)果合成為新的指數(shù)，并分析擬合指數(shù)的自相關(guān)性。第 5 章，結(jié)論。總結(jié)本文的得出的研究結(jié)論。.3 技術(shù)路線圖本文的主要結(jié)構(gòu)和技術(shù)路線圖如圖 1-1：

圖 4-1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)絡(luò)是一種使用的比較廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是對(duì)股票優(yōu)勢(shì)要強(qiáng)于其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有價(jià)格與其影響股票價(jià)格變化的因素之間是一種非線性論已經(jīng)證明了 3 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠一任何精度來(lái)擬合P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠滿足對(duì)股票價(jià)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力使得 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)，網(wǎng)絡(luò)總共進(jìn)行學(xué)習(xí)，得出輸入至于輸出值之間的關(guān)系，并入值與輸出值之間的關(guān)系。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有泛化行預(yù)測(cè)，或者解決其他問(wèn)題的能力。因此，可以使用[43]。BP 網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)局部的
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F832.51

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本文編號(hào)：2637801