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    面向股票價格趨勢預測的深度多元回歸模型

    2019-10-16 05:43:07滕秀萍鄭偉
    經濟研究導刊 2019年21期
    關鍵詞:多元線性回歸深度學習

    滕秀萍 鄭偉

    摘 要:建立深度多元回歸模型,選取股票開盤價、最高價、最低價作為輸入數(shù)據,預測股票收盤價格走勢。在包含白云機場等52支股票數(shù)據集上,對三層深度多元回歸模型與四層深度多元回歸模型進行預測實驗。實驗結果表明,四層深度回歸模型預測股價走勢較為準確。

    關鍵詞:深度學習;多元線性回歸;股票價格走勢預測

    中圖分類號:F830.91? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2019)21-0071-04

    引言

    股票價格往往不是受到單一因素影響,而是受到多個因素的影響,因此需要建立包含多個變量的預測模型[1]。于韓君等提出的多元線性回歸模型,采用利率、匯率、消費者信心指數(shù)、貨幣供應量、宏觀經濟指數(shù)、國家外匯儲備和企業(yè)商品價格指數(shù)作為自變量,預測股票價格[2],也有選取資產負債率、凈利潤增長率、每股收益、每股凈資產、上證指數(shù)等因素預測股票的開盤價[3]。近年來,深度學習方法也應用到預測股票價格領域,韓山杰等提出了以開盤價為輸入變量,收盤價為輸出的單變量預測模型[4]。劉慶玲提出模糊深度學習網絡算法,用來預測短期股價[5]。

    上述方法在股價預測方面雖然取得了一定成果,但是還存在數(shù)據獲取困難、數(shù)據更新滯后和變量單一的問題。

    鑒于此,本文采用容易獲取、實時的股票開盤價、最高價和最低價作為多元線性回歸的參數(shù),利用深度學習訓練多元回歸模型,預測股票的收盤價格走勢,提出了一種深度多元回歸(Multiple Regression based on Deep Learning,MRDL)模型。

    一、深度多元回歸模型

    本文采用DenseNet網絡[6]構建MRDL模型,預測股票的收盤價格走勢(如圖1所示)。

    其中,圖1為含有1層隱含層的MRDL模型,記為MRDL_3,每個隱含層含有10個神經元。在圖2的基礎上添加一層隱含層稱為MRDL_4,每個隱含層含有64個神經元。

    深度回歸模型MRDL目標函數(shù)如下:

    為提高深度多元回歸模型預測結果的準確度,添加服從正態(tài)分布的隨機變量bij。采用小批量梯度下降法求?。孔豬j的最優(yōu)解,共有m個樣本,每次取出k個樣本計算loss,m/k次完成整個樣本的訓練,共迭代3 000次。

    MRDL_3 隱含層的10個神經元的輸出作為輸出層的輸入,輸出層使用小批量梯度下降法確定每個輸入數(shù)據所占權重,記為vij,輸出得到深度多元回歸模型:

    二、實驗結果分析

    (一)實驗數(shù)據

    本文所需數(shù)據來自巨潮資訊網站,①包含白云機場、平安銀行等52支股票2013年10月1日至2018年10月17日每日開盤價、收盤價、最高價、最低價。

    (二)MRDL_3與MRDL_4 預測股價走勢

    使用訓練數(shù)據集1為2013年10月1日至2018年8月28日股票數(shù)據,測試數(shù)據集?壯2為2018年8月29日至2018年10月17日股票數(shù)據,部分股票預測30日收盤價趨勢(如圖2所示)。

    通過對52支股票實驗分析可知,MRDL_3模型與MRDL_4兩種模型預測股票收盤價格趨勢,均接近于股票真實收盤價趨勢,但是76.92%的股票MRDL_4模型預測更準確,例如圖2d東信和平(002017)股價預測趨勢??梢?,深度多元回歸模型層數(shù)的增加能夠提高預測結果的準確度,但是隨著網絡層數(shù)的增加其訓練模型所需的時間增加。

    綜上所述,若不考慮訓練模型所需時間,則使用MRDL_4模型預測股票30日趨勢較準確。

    結語

    本文結合深度學習和多元線性回歸方法,提出了一種深度多元回歸模型(MRDL)對股票價格走勢進行預測。采用DenseNet網絡構建以股票開盤價、最高價、最低價為輸入變量,預測股票收盤價格走勢的深度多元回歸模型。為驗證MRDL模型的有效性,使用MRDL_3與MRDL_4模型在包含白云機場等52支股票數(shù)據集上進行預測實驗,驗證了本文所提方法的有效性。但是MRDL模型中參數(shù)設置不同,對預測結果有影響,下一步將調整模型的參數(shù),嘗試使用不同的優(yōu)化函數(shù)訓練MRDL模型,提高預測的準確性。

    參考文獻:

    [1]? Jie Wu,Dongli Cui.Research on the Factor Analysis Model of Stock Forecasting[J].Statistics and Application,2016,(4):328-334.

    [2]? 于韓君,劉呈.運用多元線性回歸模型分析影響股票價格的宏觀因素[J].時代金融,2017,(23):199+210.

    [3]? 陳璐璐.基于多元線性回歸分析的股票價格預測——以中信銀行為例[J].經濟研究導刊,2016,(19):75-76.

    [4]? 韓山杰,談世哲.基于TensorFlow進行股票預測的深度學習模型的設計與實現(xiàn)[J].計算機應用與軟件,2018,(6):273-277.

    [5]? 劉慶玲.基于模糊深度學習網絡算法的短期股價預測模型建立[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學管理學院,2016.

    [6]? Gao Huang,Zhuang Liu,Laurens van der Maaten,Lilian Weinberger.Densely Connected Convolutional[J].IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition-Copyright,2017.

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