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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場預(yù)測中的應(yīng)用研究

    2016-12-28 11:38:07
    金融經(jīng)濟(jì) 2016年18期
    關(guān)鍵詞:證券市場證券神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    楊 楠

    (武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖北 武漢 430072)

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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場預(yù)測中的應(yīng)用研究

    楊楠

    (武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖北武漢430072)

    證券市場對國民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重要的影響,其預(yù)測程度影響著對市場走向的判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對非線性模型進(jìn)行分析的重要手段,近些年逐漸興起的經(jīng)濟(jì)研究方法。本文首先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和特點進(jìn)行解讀;然后分析了金融證券市場研究的現(xiàn)狀;接著從BP網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個方面探究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券市場預(yù)測中的應(yīng)用;最后客觀地對全文進(jìn)行總結(jié),具有一定指導(dǎo)意義。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);證券市場;預(yù)測;應(yīng)用

    證券市場作為市場經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在一定程度上反應(yīng)了一個國家的整體經(jīng)濟(jì)走勢,所以證券市場預(yù)測是近年來各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究的重要領(lǐng)域。隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的不斷發(fā)展,世界各國愈發(fā)重視證券市場發(fā)揮的作用,而且證券系統(tǒng)的固有規(guī)律始終以某種特殊姿態(tài)影響并改變著人們的生活。在證券體系的建立過程中,價格預(yù)測始終是影響證券市場發(fā)展的重要因素,但由于證券系統(tǒng)本身就是一個高度復(fù)雜和不易確定的線性系統(tǒng),因此在對證券市場進(jìn)行價格預(yù)測時經(jīng)常受不定因素影響,如非流通股可流通的擴(kuò)容壓力、IPO新老劃斷和經(jīng)濟(jì)增速下降是否導(dǎo)致企業(yè)盈利下降等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的非線性逼近能力和良好的低層次學(xué)習(xí)能力,在證券系統(tǒng)研究中能夠有效地利用證券市場的固有規(guī)律對結(jié)果進(jìn)行預(yù)測,因此有必要探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場預(yù)測中的重要作用。

    一、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和特點進(jìn)行解讀

    (一)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是指由大量連接的簡單的神經(jīng)元構(gòu)成的并行分布式處理器網(wǎng)絡(luò)。同人腦一樣,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上也具有儲存、運(yùn)算和使用的功能,或者說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是具有抽象性的人腦。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是生物學(xué)家根據(jù)生物之間的生理反應(yīng)研究出的一套具有智能信息處理技術(shù)的模型,主要功能是利用自身的運(yùn)算法則從外界接受信息,通過各神經(jīng)元的傳遞和運(yùn)算獲取所需要的計算目標(biāo)的程序系統(tǒng)。

    (二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點

    1.較強(qiáng)的適應(yīng)性

    適應(yīng)性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的基礎(chǔ)特點,面對隨時可能變化的環(huán)境如何正確處理外部信息是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)面臨的重點挑戰(zhàn),所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計時就具備了能夠改變自身突觸權(quán)值以適應(yīng)外部環(huán)境變化的能力。在運(yùn)算過程中遇到因環(huán)境等原因產(chǎn)生變化的數(shù)值時,只要事先將網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值設(shè)置成隨時間變化就可保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

    2.泛化能力

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能夠較準(zhǔn)確對證券市場進(jìn)行預(yù)測,就是因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算時具有一定的泛化能力。所謂泛化能力是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Σ辉诩杏?xùn)練的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的統(tǒng)計保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,在處理數(shù)據(jù)時,通常要事先確定數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的結(jié)果以便能夠準(zhǔn)確應(yīng)對因外部因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯誤。

    3.輸入輸出映射

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法是指在運(yùn)算過程中使用代表號的訓(xùn)練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接權(quán)進(jìn)行修改,并且在輸入過程中要保證每個樣本由唯一的輸入信號和期望所組成,這樣才能保證在整個運(yùn)算過程中樣本的唯一性。穩(wěn)定狀態(tài)是保證樣本狀態(tài)趨于平衡的重要標(biāo)志,具體過程可表示如下:在樣本數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)選取一個樣本方案傳遞給網(wǎng)絡(luò),然后再由網(wǎng)絡(luò)調(diào)整它的聯(lián)接權(quán)值直到網(wǎng)絡(luò)達(dá)到?jīng)]有顯著的突觸權(quán)值修正狀態(tài)為止,這是輸入輸出映射獲取穩(wěn)定狀態(tài)的關(guān)鍵標(biāo)志。

    二、證券市場及預(yù)測研究的現(xiàn)狀

    (一)金融證券市場的現(xiàn)狀

    金融學(xué)是研究經(jīng)濟(jì)動態(tài)與走向的重要社會學(xué)科,在經(jīng)濟(jì)全球化、復(fù)雜化、多變化的今天,金融學(xué)發(fā)揮著越來越重要的角色。國內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都希望通過對金融下證券市場的研究,發(fā)現(xiàn)其潛在的、深層次的價值規(guī)律,從而有效的對未來市場經(jīng)濟(jì)進(jìn)行有效的科學(xué)的預(yù)測。然而,各國的經(jīng)濟(jì)學(xué)家雖然對此進(jìn)行了深入的研究,如建立動態(tài)模型、數(shù)學(xué)模式、運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)和信息學(xué)等,但仍未取得突破性進(jìn)展,在對市場經(jīng)濟(jì)走向的預(yù)測方面存在諸多的不足。由于市場經(jīng)濟(jì)的諸多影響因素,導(dǎo)致市場經(jīng)濟(jì)具有不確定性、不穩(wěn)定性,而傳統(tǒng)證券市場對其研究主要采用的是線性統(tǒng)計學(xué)方法,不能達(dá)到全方面的預(yù)測分析,因此很多線性理論性預(yù)測與實際不符。近些年,很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家和學(xué)者發(fā)現(xiàn)采用非線性統(tǒng)計學(xué)方法對金融證券市場對其進(jìn)行分析可以有效地預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非線性統(tǒng)計學(xué)方法產(chǎn)生的一個重要的分支,目前正成為一種新的趨勢。

    (二)證券市場預(yù)測研究的現(xiàn)狀 根據(jù)上面所述,我們能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)金融證券市場所采用的線性預(yù)測理論存在很大的缺陷,而非線性理論正在成為一種新的取代方式。證券市場存在諸多影響因素,其中一小部分理論數(shù)據(jù)的變化可以帶來巨大的影響和后果。如何評定這些影響和結(jié)果,需要研究者們不斷地探索,發(fā)現(xiàn)。在對證券市場預(yù)測研究中,一部分人認(rèn)為可以進(jìn)行有效地預(yù)測,認(rèn)為證券市場經(jīng)濟(jì)具有規(guī)律性可言,而有一部分人認(rèn)為市場經(jīng)濟(jì)瞬息萬變,沒有預(yù)測性。而根據(jù)近些年預(yù)測人士對其結(jié)果的預(yù)測取得了很多可觀的成績,因此也獲得了經(jīng)濟(jì)學(xué)界的認(rèn)可。但證券市場的預(yù)測仍存在很多不足,有些預(yù)測只是短期的、有限的。認(rèn)為證券市場具有可預(yù)測性有兩種觀點,一種是技術(shù)派,另一種是規(guī)律派。技術(shù)派人士認(rèn)為可以利用發(fā)生過的歷史規(guī)律,從中找到相應(yīng)的指標(biāo)和數(shù)據(jù),從而應(yīng)用到目前的經(jīng)濟(jì)市場預(yù)測中。技術(shù)派的局限性是依靠經(jīng)驗,而沒有相應(yīng)的科學(xué)依據(jù)。規(guī)律派人士不像技術(shù)派完全依靠經(jīng)驗,他們根據(jù)以往數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型、經(jīng)濟(jì)模型,其預(yù)測結(jié)果具有較強(qiáng)的科學(xué)性,而其局限是技術(shù)方法。目前,非線性研究方法越來越得到可預(yù)測派人士的重用和研究,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性模型已逐漸被應(yīng)用,下面主要探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券市場預(yù)測應(yīng)用進(jìn)行研究。

    三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于證券市場預(yù)測的實證研究

    根據(jù)上述的介紹,我們了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是生物學(xué)家根據(jù)生物之間的生理反應(yīng)研究出的一套具有智能信息處理技術(shù)的模型,具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、泛化能力以及輸入輸出映射特點,導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用到證券市場預(yù)測當(dāng)中,其中證券市場智能實時監(jiān)察原型系統(tǒng)是最典型的應(yīng)用,可以有效的避免證券市場存在的不規(guī)范、不合理的交易,起到規(guī)范證券市場的重要作用。下面,主要介紹三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分別是BP網(wǎng)絡(luò)、模糊網(wǎng)絡(luò)和組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過三種模型的介紹了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用到證券市場的預(yù)測。

    (一)BP網(wǎng)絡(luò)

    BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層向前網(wǎng)絡(luò)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷探索與發(fā)展,BP網(wǎng)絡(luò)作為一種金融證券市場預(yù)測的重要網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸被眾多國家認(rèn)可和接受,BP網(wǎng)絡(luò)主要利用最小二乘算法使網(wǎng)絡(luò)的實際輸出與期望輸出的均方差最小,從而得到準(zhǔn)確的輸出數(shù)據(jù)。BP作為一種特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通常是3層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要包括輸入層、輸出層和隱層。為實現(xiàn)輸入到輸出的任意非線性映射,通常神經(jīng)元采用的是S函數(shù),這樣只要將輸出量控制在0到1之間,就可以使輸入到輸出的任意非線性映射。BP網(wǎng)絡(luò)用于股指預(yù)測,可以較好地模擬股市的近期走向,取得較好地效果,然而將BP用于滾動預(yù)測效果不理想。這是由于BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播模型,隨著時間的增加,預(yù)測的不準(zhǔn)確性就會隨之增加,誤差也會隨之放大,從而導(dǎo)致BP網(wǎng)絡(luò)對于股市的長期預(yù)測產(chǎn)生局限。

    (二)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    證券市場受到外界的各種影響,因此是一個多變量、多參數(shù)、非線性的復(fù)雜系統(tǒng),僅僅依靠線性、簡單數(shù)據(jù)模型只能得到簡單化的表面結(jié)果,無法對其經(jīng)濟(jì)規(guī)律進(jìn)行深入的剖析與探測。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于復(fù)雜多變的環(huán)境,采用模糊集理論來模仿人類思維,并且與計算機(jī)相結(jié)合,旨在解決復(fù)雜、非線性的經(jīng)濟(jì)問題。計算機(jī)系統(tǒng)采用的是軟計算,與硬計算不同,軟計算采用的是模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率推算,這種計算雖然比不上硬軟件的精確、準(zhǔn)確,但卻能綜合考慮各種因素,得出與人類思維模式相仿的合理推測。模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,可以互相促進(jìn)、相互發(fā)展。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了BP網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷,達(dá)到多層次、全方面的分析,其突出亮點是解決了數(shù)據(jù)模型的單一處理,達(dá)到了模擬人腦的高層次。

    (三)組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,一個是用于樣本學(xué)習(xí)和預(yù)測的主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),另一個是調(diào)整預(yù)測值誤差的輔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與輔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可以有效的解決BP網(wǎng)絡(luò)的誤差局限性,用于股市的精確預(yù)測。這種組合方法,可以消除主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本不足或者學(xué)習(xí)不充分而導(dǎo)致的誤差,在主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號趨勢進(jìn)行預(yù)測的同時,加以輔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行校正,從而避免主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過度擬合,提高預(yù)測的精確性。雖然組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以減少誤差,較單一BP網(wǎng)絡(luò)更為精準(zhǔn),但其仍有缺陷,主要不足是組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)花費(fèi)時間和金錢較單一BP高,因此這種預(yù)測精準(zhǔn)度的提升實際上是有一定的代價的。

    四、結(jié)束語

    證券市場反應(yīng)了一個國家的整體經(jīng)濟(jì)走勢,證券市場預(yù)測是近年來各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展研究的重要領(lǐng)域。傳統(tǒng)預(yù)測方法簡單,采用的是線性預(yù)測,但預(yù)測缺乏精準(zhǔn)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是指由大量連接的簡單的神經(jīng)元構(gòu)成的并行分布式處理器網(wǎng)絡(luò),具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、泛化能力、輸入輸出映射的特點,近些年得到國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)學(xué)家和證券市場的大力推薦和重視。由于證券市場及預(yù)測研究的現(xiàn)狀并不樂觀,各國的經(jīng)濟(jì)學(xué)家雖然對此進(jìn)行了深入的研究,如建立動態(tài)模型、數(shù)學(xué)模式、運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)和信息學(xué)等,但仍未取得突破性進(jìn)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于證券市場預(yù)測的實證研究可以有效的解決預(yù)測不準(zhǔn)問題,本文主要介紹三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分別是BP網(wǎng)絡(luò)、模糊網(wǎng)絡(luò)和組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過三種模型的介紹了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用到證券市場的預(yù)測。

    [1]楊晴.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場預(yù)測中的應(yīng)用研究[D].電子科技大學(xué),2004.

    [2]紀(jì)滕.基于BP網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測研究[D].昆明理工大學(xué),2014.

    [3]魏文軒.改進(jìn)型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場預(yù)測中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計與決策,2013,15:70-72.

    [4]宋彧婕.基于網(wǎng)絡(luò)信息的金融市場預(yù)測研究[D].電子科技大學(xué),2015.

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