基于大數(shù)據(jù)的股票量化分析及趨勢研究

余懷?婁必偉　余廷忠

針對(duì)股市常規(guī)基本面和技術(shù)面分析的局限性，基于大數(shù)據(jù)的股市預(yù)測及投資分析越加凸顯其投資收益的科學(xué)性和可靠性。文章從大數(shù)據(jù)技術(shù)視角，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法、以及對(duì)投資情緒和量化投資等問題進(jìn)行研究綜述。

股票投資是高收益與高風(fēng)險(xiǎn)并存的，自股市誕生以來，股票波動(dòng)及走勢一直是每個(gè)投資者高度關(guān)注和研究的話題。投資者希望通過股市研究，揭示大盤及個(gè)股走勢規(guī)律，從而對(duì)個(gè)股行情及走勢進(jìn)行預(yù)判。但由于股票投資市場存在非線性、不平穩(wěn)性及高度復(fù)雜性等特征，使得投資者對(duì)股票走勢預(yù)測研判具有很多不確定性。但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)行列的應(yīng)用不斷普及和深入，特別對(duì)股票走勢預(yù)測及研判的指導(dǎo)作用必將越來越凸顯其重要性。

一、股市行情分析概述

（一）常規(guī)股市行情分析方法

人們通常對(duì)股市行情分析主要包括基本面和技術(shù)面兩方面。

1.基本面分析

基本面分析有廣義和狹義之分：廣義的基本面分析，是指以經(jīng)濟(jì)學(xué)中的供求關(guān)系為研究基礎(chǔ)，通過分析歷史經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和政治環(huán)境，主要對(duì)利率水平及通貨膨脹等為主要指標(biāo)的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況、企業(yè)素質(zhì)等為主導(dǎo)的微觀經(jīng)濟(jì)情況和政治環(huán)境等進(jìn)行分析，以便對(duì)金融市場趨勢進(jìn)行預(yù)測；狹義的基本面分析，主要針對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的機(jī)構(gòu)管理成員素質(zhì)、財(cái)務(wù)指標(biāo)、所屬行業(yè)發(fā)展及主打產(chǎn)品競爭強(qiáng)度等進(jìn)行分析，著重對(duì)公司的經(jīng)營管理分析、市場狀況和行業(yè)地位等方面的分析，主要分析公司主營業(yè)務(wù)成長性和宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢，對(duì)公司價(jià)值及股價(jià)走勢的影響進(jìn)行預(yù)測及研判。基本面分析將為中長線投資者提供投資決策的主要依據(jù)。

2.技術(shù)面分析

技術(shù)面分析是通過對(duì)市場行為研究來預(yù)判市場運(yùn)作趨勢，通過市場運(yùn)作趨勢的變化周期來進(jìn)行股票交易的決策。技術(shù)分析者認(rèn)為股票市場行為具有重復(fù)性，市場交易的歷史必會(huì)重演。技術(shù)面分析著重以供求關(guān)系為基礎(chǔ)對(duì)股市行情進(jìn)行分析研究。主要研究股票價(jià)格動(dòng)向、換手率、交易量、交易趨勢等技術(shù)指標(biāo)（包括持股人對(duì)未來的希望、擔(dān)心及恐懼等，都將直接反映在股票價(jià)格和交易量上），使用這些指標(biāo)，以便對(duì)該股票的未來價(jià)格進(jìn)行預(yù)判，從而進(jìn)行投資決策。

二、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的股市分析

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的普及，股票市場交易海量數(shù)據(jù)越來越引起眾多學(xué)者關(guān)注。當(dāng)前大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中的應(yīng)用大致分為三個(gè)方面，一是對(duì)股價(jià)進(jìn)行預(yù)測；二是對(duì)客戶關(guān)系進(jìn)行管理；三是對(duì)投資景氣指數(shù)預(yù)測。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的股市分析包含可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析能力、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)倉庫等六個(gè)基本方面。特別值得關(guān)注的是，支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等方法已被廣泛應(yīng)用于股票預(yù)測領(lǐng)域。

（一）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法對(duì)股票進(jìn)行技術(shù)分析，主要通過確定預(yù)測樣本并設(shè)定目標(biāo)變量進(jìn)行預(yù)測，將實(shí)際值與預(yù)測值相互比較，最后通過建立擬合方程得出實(shí)際值與預(yù)測值之間的關(guān)系，以便為投資者提供決策參考。

（二）基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析

股票研究學(xué)者還通過股票交易過程中獲得的歷史大數(shù)據(jù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行建模和訓(xùn)練，并將訓(xùn)練出來的模型對(duì)股票預(yù)期走勢進(jìn)行預(yù)測研判。例如，就股票成交量來說，它是取值于非負(fù)整數(shù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)此類數(shù)據(jù)的建模，常常會(huì)出現(xiàn)估計(jì)偏差過大或預(yù)測值是非整數(shù)等問題，使傳統(tǒng)時(shí)間序列模型不再適用。因此其主流建模方法采用基于各類稀疏算子所建立的整數(shù)值時(shí)間序列模型。由于INAR 模型結(jié)構(gòu)較簡單、解釋性強(qiáng)，因此受到廣大學(xué)者普遍關(guān)注。當(dāng)前許多學(xué)者還利用大數(shù)據(jù)將股票每日收盤價(jià)，按時(shí)間先后次序排列構(gòu)造成股票交易的時(shí)間序列模型，根據(jù)該模型來對(duì)股票未來變化趨勢預(yù)測。其中相當(dāng)著名的是ARIMA模型。

（三）基于高頻大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

當(dāng)前基于大數(shù)據(jù)的倉庫存儲(chǔ)技術(shù)愈加成熟，而高頻數(shù)據(jù)是其中最常見的數(shù)據(jù)之一。人們對(duì)高頻數(shù)據(jù)的分析越來越關(guān)注和重視，特別是對(duì)金融交易規(guī)律高頻數(shù)據(jù)的分析， 已成為眾多投資者和金融研究者的共同訴求。每日股票交易成交量已真實(shí)地記錄并反饋出股市的走勢及盤口變化的趨勢，同時(shí)也反映出證券市場的交易活躍程度，研究股票日內(nèi)交易的高頻成交量變化規(guī)律，不僅能夠輔助機(jī)構(gòu)投資者有效評(píng)估并預(yù)測股市走勢及動(dòng)態(tài)，還可使股民及時(shí)規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)，因此研究股票交易的高頻數(shù)據(jù)其重要性不言而喻。

（四）基于大數(shù)據(jù)的投資情緒分析

投資情緒包含影響投資者對(duì)股票估值及市場預(yù)期看法的眾多因素。長期以來，券商或證券研究者對(duì)投資者情緒的評(píng)估測量及量化分析，既是突出的難題也顯得至關(guān)重要。當(dāng)前利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)投資情緒的分析，主要體現(xiàn)在通過網(wǎng)民微博、論壇、博客及各種龐大繁雜的網(wǎng)絡(luò)媒體介質(zhì)中挖掘獲取有價(jià)值的非結(jié)構(gòu)化的信息，并經(jīng)過數(shù)據(jù)分析和處理轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息，結(jié)合情感詞典，應(yīng)用情感分析引擎獲取投資者情緒評(píng)價(jià)指標(biāo)，從而得到投資者情緒分析的結(jié)果。

（五）基于大數(shù)據(jù)的量化投資分析

量化投資，是指對(duì)證券市場及產(chǎn)品根據(jù)歷史交易相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，建立相關(guān)數(shù)據(jù)算法模型，并根據(jù)模型做出投資決策，再由算法自動(dòng)完成下單交易。通過人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機(jī)等大數(shù)據(jù)分析工具，可使證券投資實(shí)現(xiàn)智能化和高頻化。應(yīng)用量化投資，其特點(diǎn)是借助建模和編程方法，使用Python、MATLAB、R等工具軟件建立投資策略。通過投資策略進(jìn)行量化選股，可使工作效率大大提高，并且使用機(jī)器操作可排除人工操作的不理智及隨意性，使決策結(jié)果更加客觀，避免了盲目跟風(fēng)等決策方式。

下面我們將根據(jù)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表、股市行情基本數(shù)據(jù)及股票相關(guān)影響因素，結(jié)合學(xué)者盛光進(jìn)的股票價(jià)值量化投資模型，建立的股票量化分析模型如表1所示：

可根據(jù)股票量化分析模型對(duì)任何一個(gè)股票量化出一個(gè)分?jǐn)?shù)，根據(jù)該分?jǐn)?shù)的高與低表示此股票的好與壞（得分越高，表明股票的投資價(jià)值越大）。

充分考慮股票得分，并結(jié)合股票所屬板塊、題材及國家政策支持等各種其他因素綜合分析，進(jìn)行股票買賣決策，投資收益概率會(huì)更高。

三、大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在股票交易市場中的應(yīng)用

顯然應(yīng)用股票量化分析模型進(jìn)行投資決策，需要對(duì)其模型中的各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行量化，這需要統(tǒng)計(jì)和分析大量數(shù)據(jù)資料，才可能獲得真實(shí)可靠的參數(shù)，其難度較大。這不是一般投資者能掌握的，為此下面介紹一般投資者都能掌握的方法。

目前很多股票交易軟件都使用了大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)為投資者提供股市及股票咨詢、智能診股及選股，以及智能統(tǒng)計(jì)交易產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)等諸多服務(wù)。例如，同花順軟件提供了基于大數(shù)據(jù)的AI信息查詢及數(shù)據(jù)分析和智能選股的“問財(cái)”、動(dòng)態(tài)板塊、競價(jià)分析等功能，可以為投資者對(duì)當(dāng)日及未來的大盤指數(shù)及股票走勢預(yù)測作輔助研判；指南針炒股軟件應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)為投資者提供了實(shí)時(shí)直觀顯示的主力資金流向圖（包括主力大單、主力資金、敢死隊(duì)資金及多空資金）。

下面以同花順“問財(cái)”投資策略為例，對(duì)基于大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的投資策略進(jìn)行分析。

（一）“問財(cái)”功能的技術(shù)背景分析

同花順的“問財(cái)”熱搜策略是基于人工智能技術(shù)，利用多因子模型構(gòu)建的選股策略，洞察智能投資行業(yè)未來發(fā)展趨勢，致力于將人工智能、大數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜等信息技術(shù)和專業(yè)的投資理念相結(jié)合，打造下一代智能投資平臺(tái)，致力于為中小投資者提供專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，具有對(duì)話算法、知識(shí)圖譜及智能搜索等功能。對(duì)話算法功能將多輪對(duì)話、圖譜問答、全雙工、多模態(tài)、機(jī)器閱讀等領(lǐng)域前沿算法技術(shù)轉(zhuǎn)化為智能投資、智能客服、智能營銷等智能機(jī)器人產(chǎn)品；知識(shí)圖譜功能將自然語言、圖像中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、本體推理技術(shù)、因果推理技術(shù)，以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)集成到金融信息生產(chǎn)線、金融知識(shí)融合、金融邏輯框架自動(dòng)生成等產(chǎn)品中，為智能投資提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐和邏輯支撐；智能搜索功能擁有百萬級(jí)站點(diǎn)的分布式抓取，整合百億級(jí)全網(wǎng)文本、視頻以及金融領(lǐng)域多年積累數(shù)據(jù)，利用語義理解，情感分析和知識(shí)圖譜技術(shù)，通過在海量信息中挖掘行業(yè)、公司及人物之間關(guān)系，構(gòu)建事件圖譜，為千萬用戶提供全面及時(shí)準(zhǔn)確的一站式智能搜索服務(wù)。

（二）“問財(cái)”投資策略功能的應(yīng)用分析同花順的“問財(cái)”投資策略在每個(gè)交易日都將根據(jù)大數(shù)據(jù)及人工智能算法模型，在集合進(jìn)價(jià)結(jié)束，即9：25及盤中的時(shí)候，分別按照跟著主力、溫和放量、趨勢向上、機(jī)構(gòu)大舉買入、主力進(jìn)入及趨勢良好等板塊推出1只或多只股票。

跟著主力板塊：系統(tǒng)將根據(jù)量能理論，使用成交量，主力資金等多維度指標(biāo)分析，在每日9：25開盤，選出當(dāng)日最具上漲潛力的股票。

溫和放量板塊：系統(tǒng)將根據(jù)量能理論，使用近兩日成交量，前一交易日漲停封流比等多維度指標(biāo)分析，在每日9：25開盤，選出當(dāng)日最具連板潛力的股票。

趨勢向上板塊：系統(tǒng)將根據(jù)道氏理論，使用均線，CR機(jī)構(gòu)多空線等多維度指標(biāo)分析，在每日9：25開盤，選出最具上漲潛力的股票。

機(jī)構(gòu)大舉買入板塊：系統(tǒng)根據(jù)機(jī)構(gòu)席位大額凈買入，籌碼集中在機(jī)構(gòu)手中等維度分析，在每日9：25開盤，選出近期最具上漲潛力的股票。

主力進(jìn)入板塊：系統(tǒng)將通過DDE大單、中單等多個(gè)資金指標(biāo)綜合判斷主力強(qiáng)弱，同時(shí)選取成交量放量，股價(jià)低于最高點(diǎn)50%以上的個(gè)股。

趨勢良好板塊：系統(tǒng)將根據(jù)均線和量能理論，結(jié)合近3天振幅大于5%、近5天漲跌幅小于15%，在盤中選出符合條件的股票，代表具備一定的趨勢潛力。

例如，表2表示“問財(cái)”投資策略系統(tǒng)從2021年8月10日至2021年8月20日（共9個(gè)交易日），跟著主力、股價(jià)低估、溫和放量、趨勢向上、機(jī)構(gòu)買入、主力進(jìn)入共六個(gè)板塊所推出的131支股票交易按板塊平均值計(jì)算的行情數(shù)據(jù)。

從表中可看出，在股票推出當(dāng)天如果投資者以開盤價(jià)買進(jìn)，等到次日再以開盤價(jià)賣出都會(huì)獲得普遍不錯(cuò)的收益。特別是屬于機(jī)構(gòu)買入和趨勢向上的板塊，平均收益率會(huì)更高。如果按開盤價(jià)當(dāng)天買入所屬“機(jī)構(gòu)買入”板塊推出的股票，當(dāng)天的平均收益率將達(dá)到4.54%，次日開盤平均收益率為2.38%，若以次日開盤價(jià)賣出，平均收益率將達(dá)到6.92%。

結(jié) 語

雖然大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在證券市場得到廣泛應(yīng)用，為投資者提供股市及股票咨詢、智能診股及選股，以及智能統(tǒng)計(jì)交易產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)等諸多服務(wù)，使投資者對(duì)股票的交易行為更加理智和科學(xué)。但投資者應(yīng)當(dāng)知道，影響證券市場的因素極其復(fù)雜，任何軟件和技術(shù)都有一定的局限性，故大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)的使用只能作為參考。

（作者單位：貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;信息工程學(xué)院）

本文系2021年貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練省級(jí)項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的股票量化分析及趨勢研究” （編號(hào)：S202110668070）。