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      基于支持向量機(jī)的上證指數(shù)回歸預(yù)測

      2018-02-07 10:53魯孝平
      卷宗 2018年1期
      關(guān)鍵詞:上證指數(shù)支持向量機(jī)

      摘 要:針對股市當(dāng)中證券指數(shù)的不確定性隨機(jī)性和波動性等特點(diǎn),提出一種基于支持向量機(jī)的預(yù)測模型對上證指數(shù)進(jìn)行預(yù)測,利用SVM建立的回歸模型對上證指數(shù)每日的開盤數(shù)進(jìn)行擬合。其結(jié)果表明,支持向量機(jī)的預(yù)測模型具有較高的擬合和預(yù)測精度,且支持向量機(jī)預(yù)測方法計(jì)算速度快,準(zhǔn)確率高,具有很好的推廣應(yīng)用價(jià)值。

      關(guān)鍵詞:支持向量機(jī);上證指數(shù);回歸預(yù)測

      1 引言

      股票起源于西方,到今天已經(jīng)有300多年的歷史了。如今股市已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”。[1]股票的價(jià)格具有很大的不確定性,受政治、經(jīng)濟(jì)、投資者心理等諸多因素的影響。因而股市的走勢成為許多人關(guān)注的焦點(diǎn)。

      近年來在股市預(yù)測方面運(yùn)用的最廣的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于它自身的優(yōu)點(diǎn)如結(jié)構(gòu)相對簡單和很強(qiáng)的解決問題能力而成為流行和成功的方法。然而由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身存在的易于陷入局部極小值,隱含層難以確定,訓(xùn)練速度慢,過學(xué)習(xí)等問題所以也需要進(jìn)一步改進(jìn)。支持向量機(jī)是Cortes和Vapnik在1995年首先提出的[2],建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小的基礎(chǔ)上的,它在解決小樣本、非線性和高維模式識別中具有獨(dú)特的優(yōu)勢,還能夠有效的克服維數(shù)災(zāi)難、過學(xué)習(xí)等問題,并且能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合、實(shí)踐序列預(yù)測等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中,比起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更大的優(yōu)越性,如能夠取得全局最優(yōu)解,具有更好的泛化能力,結(jié)構(gòu)容易確定等等。[3][4]

      2 模型建立

      利用SVM建立的回歸模型對上證指數(shù)每日的開盤數(shù)進(jìn)行回歸擬合。假設(shè)上證指數(shù)每日的開盤數(shù)與前一日對的開盤指數(shù)、指數(shù)最高值、指數(shù)最低值、收盤指數(shù)、交易量、交易額相關(guān),即把前一日的開盤指數(shù)、指數(shù)最高值、指數(shù)最低值、收盤指數(shù)、交易量、交易額作為當(dāng)日開盤指數(shù)的自變量,當(dāng)日的開盤指數(shù)為因變量。

      3 MATLAB實(shí)現(xiàn)

      選取上證公司在1990-2009年間的交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)是一個(gè)4579*6的double型矩陣,記錄的是從1990年開始到2009年期間內(nèi)4579個(gè)交易日每日上證綜合指數(shù)的各種指標(biāo),4579行表示每一天的上證指數(shù)的各種指標(biāo),6列分別表示當(dāng)天上證指數(shù)的開盤數(shù)、指數(shù)最高值、指數(shù)最低值、收盤指數(shù)、當(dāng)日交易量、當(dāng)日交易額。

      選取第1-4578個(gè)交易日內(nèi)每日的開盤指數(shù)、指數(shù)最高值、指數(shù)最低值,收盤指數(shù),交易量、交易額作為自變量,選取第2-4579個(gè)交易日內(nèi)每日的開盤數(shù)作為因變量。Matlab 代碼如下:

      5 仿真結(jié)果

      圖中紅色的線為實(shí)際的輸出,綠色的預(yù)測的結(jié)果,經(jīng)過結(jié)果的分析預(yù)測成交額的預(yù)測率為95.7%,成交量的預(yù)測結(jié)果為99.9%,預(yù)測精度相當(dāng)?shù)母撸谥С窒蛄繖C(jī)的結(jié)果預(yù)測可以作為有效信息的參考,是可靠的。

      6 結(jié)束語

      股票指數(shù)走勢一直是人們關(guān)注的熱點(diǎn)。針對股票指數(shù)走勢的不易確定性,本文提出支持向量機(jī)的股票指數(shù)預(yù)測模型,并且以上證指數(shù)為例進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明支持向量機(jī)的預(yù)測精度相當(dāng)?shù)母摺?/p>

      參考文獻(xiàn)

      [1]胡杉杉,等.中國證券市場的可預(yù)測性研究[J].財(cái)經(jīng)科學(xué),2001,3:35-39.

      [2]周廣旭.一種新的時(shí)間序列分析算法及其在股票預(yù)測中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī),2005,25(9):2179-2184.

      [3]余敏,岑詠霆,王清科,王世明.上證指數(shù)、深圳指數(shù)預(yù)測的馬爾柯夫鏈預(yù)測模糊模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,2003,33(9):30-34.

      [4]陳可,張琴舜,陳培培,蔡日基.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券分析預(yù)測中應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程,2001,27(11):95-97.

      [5]全林,姜秀珍,趙俊和,汪東.基于SVM分類算法的選股研究[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2009,43(9):1412-1416.

      [6]段虎、沈菲,《證券市場的混沌研究及相空間預(yù)測》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》,2002,第7期,第111-114頁

      [7] Ince H,Trafalis T. Short term forecasting with support vectormachines and application to stock price prediction[J]. Inter-national Journal of General Systems.2008;37(6):677- 687

      [8] Atsalakis G,Valavanis K. Surveying stock market forecast-ing techniques- Part II: Soft computing methods [J]. ExpertSystems with Application. 2009,36:5632- 5941

      作者簡介

      魯孝平(1991-),女,現(xiàn)就讀于安徽淮南市安徽理工大學(xué)山南校區(qū)電氣與信息工程學(xué)院。endprint

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