【摘要】：股票價(jià)格受經(jīng)濟(jì)周期、金融政策、國(guó)際環(huán)境等因素的影響,所以股價(jià)的運(yùn)動(dòng)方向未知而復(fù)雜。投資者在股市交易中還會(huì)受到信息不對(duì)稱、大客戶操縱、盲目從眾投資心態(tài)的干擾,因此探索一種預(yù)測(cè)股價(jià)走勢(shì)的方法尤為重要。為了精準(zhǔn)預(yù)測(cè)股價(jià)的走勢(shì),本文提出了PCA-SVM-GARCH模型。該模型在支持向量機(jī)模型(SVM)的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),因此具有能夠處理多維非線性數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。在構(gòu)建支持向量機(jī)模型時(shí),將模型的預(yù)測(cè)效果作為衡量標(biāo)準(zhǔn),可以篩選出支持向量機(jī)中最優(yōu)的核函數(shù)。再通過(guò)交叉驗(yàn)證法對(duì)參數(shù)組合進(jìn)行遍歷搜索,繼而確定最優(yōu)的參數(shù)組合,從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)股價(jià)的漲跌趨勢(shì)和波動(dòng)方向。PCA-SVM-GARCH借助主成分分析法(PCA)對(duì)輸入變量進(jìn)行降維處理,以消除變量間的多重共線性。通過(guò)廣義自回歸條件異方差模型(GARCH模型),使模型融合了股價(jià)的波動(dòng)情況。因此PCA-SVM-GARCH模型較好的提高了SVM模型的整體性能。本文的研究標(biāo)的從隨機(jī)選擇的個(gè)股(科大訊飛)推廣到股指(滬深300),以模型預(yù)測(cè)的正確率和誤差作為衡量標(biāo)準(zhǔn),判別模型的優(yōu)劣。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)PCA-SVM-GARCH模型的預(yù)測(cè)正確率和準(zhǔn)確度均優(yōu)于SVM模型、SVM-GARCH模型和PCA-SVM模型。本文針對(duì)新提出的模型進(jìn)行了穩(wěn)定性分析,考慮了研究對(duì)象、持倉(cāng)時(shí)間、數(shù)據(jù)時(shí)間周期對(duì)模型的影響。仿真實(shí)驗(yàn)證明該模型的預(yù)測(cè)效果穩(wěn)定,說(shuō)明該模型具有普遍適用性、市場(chǎng)實(shí)用性和穩(wěn)定可行性。該模型可以為眾多投資者和市場(chǎng)監(jiān)管者帶來(lái)一定的指導(dǎo)方向和參考價(jià)值。
【圖文】：

6圖 1-1 本文實(shí)證分析思路圖1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)首先，本文將 PCA 模型、GARCH 模型與 SVM 理論相結(jié)合，構(gòu)建了 PCA-SVM-GARCH 模型。該模型對(duì)股價(jià)的預(yù)測(cè)誤差和預(yù)測(cè)正確率都極大程度的優(yōu)于 SVM 基礎(chǔ)模型，充分說(shuō)明引入 PCA 和 GARCH 后，模型的預(yù)測(cè)能力得到了優(yōu)化和提高。其次，本文實(shí)證同時(shí)使用高頻數(shù)據(jù)和交叉驗(yàn)證法，在充分反映股市信息的同時(shí)，也致力于尋找模型的最優(yōu)解。這都增強(qiáng)了 PCA-SVM-GARCH 模型的學(xué)習(xí)能力，是實(shí)現(xiàn)股價(jià)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的良好辦法。最后，本文對(duì)組合模型進(jìn)行了股指預(yù)測(cè)的推廣，發(fā)現(xiàn)該模型對(duì)股指也能實(shí)現(xiàn)較好的預(yù)測(cè)，說(shuō)明模型具有普遍適用性。通過(guò)分析數(shù)據(jù)周期、持倉(cāng)天數(shù)、個(gè)股選擇對(duì)模型的影響，發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測(cè)正確率較高，說(shuō)明模型具有良好的穩(wěn)定性。

圖 2-1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型圖機(jī)器學(xué)習(xí)是從函數(shù)集 f x, a ,a C中擇優(yōu)選取最接近 G 響應(yīng)的一個(gè)函數(shù)，擇優(yōu)選取的標(biāo)準(zhǔn)依賴于訓(xùn)練集。訓(xùn)練集則是以分布函數(shù) F x, y F x F y |x 隨機(jī)選取的獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)樣本( ),( ),......,( )為前提的。機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目的可以簡(jiǎn)述為:根據(jù) n 個(gè)獨(dú)立同分布的樣本數(shù)據(jù)，在一系列函數(shù) f x ,a 中求解優(yōu)化函數(shù)0f ( x , a)，，并對(duì) G 的響應(yīng)進(jìn)行評(píng)計(jì)算評(píng)估，以實(shí)現(xiàn)期望風(fēng)險(xiǎn)最小化。R( ) = ( ( )) ( ) (2-1)式(2-1)中的 ( )是不確定的，機(jī)器學(xué)習(xí)的種類不同會(huì)導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)的差異。令 z 表示數(shù)據(jù)對(duì)(x,y)，可以表達(dá)為 Q(z,a)，由于函數(shù) F(x,y)是未知的，所以一般借助最小經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)泛函: ( ) = ( ) (2-2)用式(2-2)替代風(fēng)險(xiǎn)泛函 R(a)的最小化，從而使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)泛函 ( )最小的函數(shù) Q(z, )接近使期望風(fēng)險(xiǎn)泛函 R(a)最小的函數(shù) Q(z, )，即經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP181;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2701147