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    支持向量機在股票預測中的應用解析

    2020-04-07 15:49:31魏清晨
    現(xiàn)代營銷·理論 2020年4期
    關鍵詞:預測模型支持向量機股票

    魏清晨

    摘 要:文章從基于支持向量機的股票預測模型的構建分析入手,對支持向量機在股票預測中的具體應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對股票預測結果準確性的提升有所幫助。

    關鍵詞:股票;預測模型;支持向量機

    股票作為市場經濟的產物,它的出現(xiàn)對于促進經濟發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。現(xiàn)如今,股票已經成為很多投資者的投資選擇,為了能夠從所選的股票中獲利,就需要對其走勢進行預測。在股票預測中,可以應用支持向量機構建模型,提高預測結果的準確性。借此,下面就支持向量機在股票預測中的應用展開分析探討。

    一、基于支持向量機的股票預測模型的構建

    從投資風險的角度上看,股票屬于高風險投資,而高風險代表著的高收益,如何在規(guī)避股票投資風險的基礎上,獲得最大的收益,是每一位投資者都非常關心的話題。通過對股票走勢的預測,能夠為投資決策提供依據(jù),所以保證預測結果的準確性至關重要。支持向量機歸屬于機器學習算法的范疇,是一類線性分類器,可以按照監(jiān)督學習的方式,對數(shù)據(jù)進行二元分類。下面依托支持向量機對股票預測模型進行構建。

    1.1建模思路

    中國股市最為突出的特點是國有股和法人股不流通,但指數(shù)卻是按照總股本進行加權計算,所以在研究股票預測模型時只能以個股作為對象。股市中的個股在每個交易日結束后,都會有一個收盤價,由于中國股市設置了漲跌停限制,所以除新股發(fā)行之外,個股的單日漲幅不會超過漲跌停限制。換言之,股票當日的收盤價與前兩天的收盤價之間不會出現(xiàn)過大的差值,基于這一前提,可認為股票當日收盤價為之前若干天收盤價的函數(shù),引入支持向量機可構建股票預測模型。

    1.2預測模型的構建

    設已知訓練集,然后選取適當?shù)恼龜?shù)及核函數(shù),將之轉化為求取最優(yōu)解的問題,在此基礎上,對決策函數(shù)進行構建。假設某股票的價格x,當天收盤價為x1,前一天的收盤價為,前若干天的收盤價為。其中n為參數(shù),可通過最終誤差預報準則評價模型進行確定。中國股市的交易日從每周一到周五,為提高模型的預測準確性,可將n確定為5。輸入量為:

    (xt-1,xt-2,…xt-5)T

    輸出量為y=xt。當輸入量與輸出量全部確定之后,可以取1個連續(xù)的樣本,將輸入量帶入后,形成全新的訓練集,并以支持向量機算法進行求解。

    二、支持向量機在股票預測中的具體應用

    為了進一步驗證上文構建的模型在股票預測中是否可行,從上交所選取一只股票,作為實驗對象,相關數(shù)據(jù)通過大智慧軟件進行獲取。本次選取的這只股票在上交所的上市時間超過10年,從股票的整體走勢上看,相對比較穩(wěn)定。在本次實驗的過程中,選取該股某一年1到10的走勢情況作為訓練集,從11月到12月的數(shù)據(jù)作為測試集。

    2.1實驗方法

    為分析該股在不同時間窗口時的收益情況,利用未來若干個交易日的收盤價形成響應變量,并將響應變量漲幅空間在80%以上的分位數(shù)設定為正樣本,低于80%的分數(shù)位設定為負樣本。通過上文構建的模型,借助支持向量機和遺傳算法完成參數(shù)最優(yōu)化。

    2.2結果分析

    在利用單個交日期的相關數(shù)據(jù)對該股進行建模后,隨著交易日的增加,模型的預測準確性隨之提升,在第12個交易日時達到穩(wěn)定,之后出現(xiàn)小幅震蕩,這與股票短線技術分析的結果相吻合。在對支持向量機的參數(shù)進行最優(yōu)化時,遺傳算法對模型預測結果準確性的影響比較小,基本可以忽略不計。由此可見,本文提出的預測模型能夠對股票的走勢進行預測,且短期預測結果非常準確。

    2.3應用建議

    中國的股市是一個動態(tài)的系統(tǒng),其中的數(shù)據(jù)時時刻刻都在發(fā)生變化,所以經過訓練得出的預測模型,僅能對某個股票在某段時間內的走勢進行有效預測,如果想要預測較長時間的走勢,那么準確性會有所下降。因此,在應用基于支持向量機的預測模型,對股票進行預測時,應當引入增量學習的方法,以此來實現(xiàn)及時更新,為預測結果的準確性提供保障。本文所提出的這種預測模型雖然能夠在股票預測中應用,但其還存在一定的缺陷,如測試集預測時的穩(wěn)定性不高,導致這一問題的主要原因是股票單日漲跌幅的數(shù)據(jù)轉化為樣本時的閾值過于絕對。為有效決絕該問題,可在具體的應用中,通過預測值疊加的方法,獲取決策值,由此能提高預測結果的準確度。

    結論

    綜上所述,支持向量機作為機器學習算法之一,其在股票預測中具有良好的應用效果。通過股票預測模型的構建,利用支持向量機進行訓練,并以遺傳算法獲取最優(yōu)解,能夠對股市中單只股票短時間的走勢進行預測,并且預測結果非常準確。但由于影響股市的因素較多,所以個股行情也會發(fā)生一定的變化,因此,只能將預測結果作為參考,并不能將之作為股票投資的選擇依據(jù)。

    參考文獻:

    [1]黃敏健,劉鈺萱.基于機器學習的股票趨勢預測方法研究[J].現(xiàn)代鹽化工,2019 (10):109-111.

    [2]黃煒,基于實時分布式計算的股票預測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D].哈爾濱工業(yè)大學,2018.

    [3]汪志峰.基于小波神經網絡與支持向量機的股票預測及優(yōu)化[D].安慶師范大學,2019.

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