基于時(shí)間序列模型的股票搭配方案策略研究

王賀

摘要：針對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性，建立并健全一套股票市場(chǎng)的分析預(yù)測(cè)體系成為了證券能夠平穩(wěn)交易的關(guān)鍵。本文基于時(shí)間序列分析，建立了相關(guān)的ARMA模型和預(yù)測(cè)模型，從而提供給客戶更加合理的選股方案并結(jié)合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)具體情況提出了具體的建議和計(jì)算方法。

關(guān)鍵詞：股票、時(shí)間序列模型、ARMA模型、最佳方案

0 引言

股票作為一種憑證，一種所有權(quán)公認(rèn)的憑證，所有的公司進(jìn)行發(fā)行股票的目的都是為了給公司籌集資金，也提供給股民相應(yīng)的報(bào)酬[1]。由于我國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展和證券貿(mào)易額的增長(zhǎng)，近年來(lái)對(duì)證券市場(chǎng)的投資有所增加。從而導(dǎo)致市場(chǎng)的價(jià)格急劇波動(dòng)[4]，所以證券市場(chǎng)中市場(chǎng)價(jià)格是最重要的特性。因此，必須研究證券市場(chǎng)變動(dòng)的規(guī)則性從而提供給相應(yīng)投資者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、上市企業(yè)以相關(guān)的投資依據(jù)[2]。

1 時(shí)間序列模型準(zhǔn)備

時(shí)間序列可分為三類：

（1）純隨機(jī)序列[5]：若隨機(jī)的一個(gè)時(shí)間序列具有其對(duì)應(yīng)的零均值和方差，而且不存在序列相關(guān)，則稱該序列是一個(gè)純隨機(jī)過(guò)程

（2）穩(wěn)態(tài)非白色噪聲序列：為了擬合這種序列，我們有一個(gè)成熟的模型來(lái)適合這個(gè)系列的開(kāi)發(fā)，比如AR、MA、ARMA等。

（3）平穩(wěn)序列：擬合這種序列的一般方法是根據(jù)穩(wěn)定序列的擬合算法將其轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定序列。

時(shí)間系列分為絕對(duì)數(shù)以及相對(duì)數(shù)時(shí)間序列。在絕對(duì)數(shù)時(shí)間序列中，反映了某種現(xiàn)象的發(fā)生結(jié)果，即顯影過(guò)程的總量。增加了不同周期的觀測(cè)值，結(jié)果顯示了長(zhǎng)期活動(dòng)量的總量。在相對(duì)數(shù)時(shí)間序列中，數(shù)值元素反映了一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的現(xiàn)象的瞬時(shí)水平，不能添加不同周期的觀測(cè)值，因?yàn)榻Y(jié)果是無(wú)意義的。本文為保證結(jié)果的穩(wěn)定性，使得樣本的數(shù)據(jù)保存下來(lái)，進(jìn)行一些相關(guān)的缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全。

2 時(shí)間序列模型構(gòu)建

本文根據(jù)發(fā)現(xiàn)2020年03月26日的開(kāi)盤、最高、最低、收盤數(shù)據(jù)相同，因此我們需要補(bǔ)全當(dāng)日的成交量，我們選用時(shí)間序列預(yù)測(cè)法，對(duì)2020年03月26日（周四）進(jìn)行，這里選取股票abc001為例。

通過(guò)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)2020年03月26日（周四）的數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)結(jié)果如下圖1所示：

而后根據(jù)選取的股票相關(guān)數(shù)據(jù)得到最高、最低、開(kāi)盤、收盤的價(jià)格和成交量繪制相關(guān)的K線圖，為后文的選股和投資進(jìn)行前期的預(yù)處理工作。

3 合理選股方案和投資組合方案

對(duì)選取的若干股票進(jìn)行分析，考慮幾種股票在市場(chǎng)中的交易狀況，再根據(jù)分析結(jié)果，給出客戶合理的選股和投資組合方案?？煞譃槿缦聝煞N情況：

1）天量無(wú)天價(jià)： 是指在某一段時(shí)間內(nèi)股票的成交量不斷創(chuàng)出歷史新高，但在與此同時(shí)，股票往往無(wú)法再次創(chuàng)造歷史新高，所以會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格一定要回調(diào)。

2）地量見(jiàn)地價(jià)： 是指在成交量創(chuàng)出此輪行情的最低量時(shí)，股價(jià)（或大盤）也創(chuàng)出此輪行情新低，這是量減價(jià)跌的極端情況，此情況常出現(xiàn)在長(zhǎng)期下跌末端，之后結(jié)束下跌轉(zhuǎn)而上漲概率大[3]。

由此得到最佳方案：

4 結(jié)論

針對(duì)股票搭配選股問(wèn)題，本文構(gòu)建股票分析的時(shí)間序列模型，并建立ARMA模型，從而得到參數(shù)估計(jì)并完成對(duì)數(shù)據(jù)的分析，最后得出合理的選股和投資組合方案。

參考文獻(xiàn)

[1]楊秋穎，翁小清.多變量時(shí)間序列聚類綜述[J].河北省科學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，38（03）：1-8+25.

[2]丁文絹.基于股票預(yù)測(cè)的ARIMA模型、LSTM模型比較[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2021，34（07）：109-112+116.

[3]李軍廣. 基于多元分析的時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究[D].天津理工大學(xué)，2021.

[4]葉康，鄧曉衛(wèi)，呂學(xué)斌.基于CEEMDAN-GRU模型的股票市場(chǎng)指數(shù)預(yù)測(cè)研究[J].商學(xué)研究，2021，28（03）：64-72+132.

[5]陳小悅，陳曉，顧斌.中國(guó)股市弱型效率的實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)研究，1997（09）：13-17.