基于因子分析的股票技術指標評價

邊俊仙

摘 要：選取15個常用的技術分析指標對中國股票市場中能源行業(yè)公司的股票進行綜合排名，通過因子分析法，對股票綜合排名的結果進行分析，以此來驗證因子分析法在股票分析中的科學有效性，為投資者在技術分析上提供理論方法支撐，以便投資者對股市的價格變動趨勢做出合理的判斷。

關鍵詞：能源股票;因子分析;技術分析

中圖分類號：F830.49 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）14-0136-02

引言

有效的股票評價對于投資者的投資選擇具有一定的參考價值，并且能夠合理地控制風險，增加投資收益。因此，對于股票數(shù)據(jù)指標的綜合評價是十分重要的。常見的股票數(shù)據(jù)指標評價方法有因子分析、聚類分析、ICA自適應算法、灰色關聯(lián)度分析法、EVA，且目前的數(shù)據(jù)指標都采用財務指標對股票進行綜合評價。本文通過因子分析法，從技術分析的角度采用了不同種類的技術分析指標，對我國能源行業(yè)75家公司的數(shù)據(jù)進行股票綜合評價。

一、理論模型

作為一種重要的降維方法，因子分析通過樣本數(shù)據(jù)的基本結構來研究多變量之間的內部依賴關系，并用少數(shù)幾個能夠反映原來多個變量中主要信息的公共因子來表示其基本數(shù)據(jù)結構。其中，原始變量是顯在變量，而公共因子是不可測的潛在變量。

假設p個原始變量xi（i=1，2，…，p），經(jīng)標準化處理后，若其均值為0，方差為1，則原始變量可以用q（q

因子分析模型的步驟如下：

1.構建指標體系，要求指標間的相關性較強，對原始矩陣進行標準化處理。標準化原則：找出數(shù)列中的最大值，用數(shù)列中的每一個值除以最大值。

2.計算標準化矩陣的相關系數(shù)矩陣，并利用KMO和Bartlett檢驗方法和準則判斷因子分析在數(shù)據(jù)中的適用性。

3.求相關系數(shù)矩陣的特征值，并根據(jù)因子方差的大小和特征值大小確定公共因子的個數(shù)，本文取特征值大于1，同時累計方差貢獻達到65%以上的公共因子。

4.進行因子載荷矩陣旋轉，如果提取的因子很難解釋，使用正交旋轉變換來減少公共因子之間的相關關系，并為公共因子賦予具有實際含義。

5.得到因子得分矩陣，通過各方案的因子得分進行排名。

二、實證分析

（一）樣本的選擇

本文的數(shù)據(jù)樣本來源于Wind數(shù)據(jù)庫，選取滬深A股Wind能源行業(yè)75家上市公司2017年第二季度的15個技術分析指標及其數(shù)據(jù)對能源行業(yè)的股票進行綜合排名。

（二）基于因子分析的股票技術分析評價

在進行因子分析前，首先要對指標之間的相關性有所了解，判斷進行因子分析是否合適。下面用KMO和 Bartlett 檢驗判斷因子分析法的適用性，結果表明KMO=0.791>0.6，說明很適合用因子分析。Bartlett的球形檢驗值為1 603.533，p=0.000<0.001，否定原假設即認為變量間的相關矩陣不是單位矩陣，各變量之間具有一定的相關性，可以進行因子分析。

根據(jù)上文中的相關步驟，使用spss20.0對所收集的數(shù)據(jù)進行處理，得到標準化相關系數(shù)矩陣，發(fā)現(xiàn)所選指標之間存在較強的相關性，進行因子分析是合適的。

通過主成分法估計參數(shù)，得到相關矩陣的特征值及其方差貢獻率。其特征值，？姿1=6.783>1，？姿2=3.346>1，？姿3=1.519>1且前三個特征值的累計貢獻率達到77.658%>65%，因此，本文提取了前三個公因子。利用主成分法得到的因子載荷矩陣可以看出公共因子均有較高載荷，不利于對公因子進行合理解釋，因此，通過正交旋轉變換得到旋轉后的因子載荷矩陣，可以更加合理的解釋公因子。

通過最小二乘法得出旋轉后的因子得分系數(shù)矩陣，并依據(jù)得分系數(shù)矩陣得到因子得分模型，以各因子占三個公因子方差貢獻率中的比重賦權對各因子進行加權匯總，得出各股票的綜合因子得分模型，將75家能源公司標準化后的技術分析指標數(shù)據(jù)帶入模型，計算各公司股票的綜合得分并進行排序。

（三）數(shù)據(jù)分

因子分析綜合得分排名前十的股票依次是寶泰隆、康普頓、山西焦化、陜西黑貓、貝肯能源、上海能源、昊華能源、高科石化、石化機械、潛能恒信，排名后五的股票依次是吉艾科技、洲際油氣、通源石油、神開股份、延長化建。數(shù)據(jù)結果表明，因子分析適用于股票技術指標評價，是具有較強穩(wěn)定性的。其中云煤能源、博邁科、中天能源、中國石化、如通股份、龍蟠科技、吉艾科技波動較大，原因可能在于：（1）因子分析主要側重對信息的降維，提取出公共因子，體現(xiàn)的是具有高度相關性的指標，通過因子的得分來評價股票，在降維過程中有部分原始信息丟失;（2）由于股票的時變性和隨機性，在股票分析時不僅僅依靠技術分析數(shù)據(jù)，還要考慮現(xiàn)階段國家政策和公司經(jīng)營策略等因素。

三、結論與建議

股票技術分析評價對于投資選擇有一定的參考價值。本文選取了15個常用的技術分析指標，通過因子分析對能源行業(yè)公司的股票進行了綜合排名，說明了該方法在股票分析中的科學有效性。通過因子分析可以對技術指標提取三個綜合指標，對所選的股票進行排名，為投資者提供了一種簡單的技術分析方法。然而，由于國家宏觀政策和公司的運營策略等因素會對股票的走勢帶來極大的影響，導致股票的實際情況和模型的分析結果不太一致，因此，投資者在投資時要對比不同時期技術指標的分析結果，適當調整投資策略，以降低投資風險。

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