基于ID3算法的股票指标选择

本文针对股价这样一个随机事件的概率分布进行预测的问题,使用数据挖掘中决策树分类的算法,从股票技术上分析预测股价波动趋势,为其提供一个选择的指标。通过对股票数据的处理,计算信息增益,及各指标信息增益的比较,可以知道"成交量"这一指标更适合做为股票幅度预测的指标,这可以作为实际股票幅度预测与分析问题的参考[1-6]。

基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析

复杂网络理论是研究股票市场内在结构和功能的有力工具,股票指标的关联性已成为研究股票市场的一个新视角。基于复杂网络理论对深沪300指数(2011年7月28至2012年2月28)构建网络拓扑结构。利用DFA进行数据筛选,计算筛选后数据的股票指标的绝对相关系数。根据股票指标的绝对相关系数概率分布确定阈值,构建网络拓扑结构,计算股票指标的网络统计特征指标,分析收益率、成交量、市盈率的网络结构。研究结果表明,股票收益率和成交量指标的具有较强的关联性,具有小世界性质;市盈率指标具有较弱的关联性,不具有小世界性质,是随机网络且受外界影响较大、效率低下,风险比较大。

基于K-Means聚类算法的股票技术指标分析

将数据挖掘技术与股票技术分析相结合,在使用K-Means聚类算法的基础上,将乖离率BIAS与相对强弱指标RSI进行技术指标叠加,建立模型对未来股价波动趋势进行预测,并对上证A股中的1410支股票进行实证分析来验证模型准确性,提出了该模型日后的改进研究方向.

基于GA-BP神经网络的股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映。近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用。针对此,基于遗传算法和BP神经网络,以中国石化100天股票技术指标历史数据作为训练样本对收盘价进行预测,10天数据进行检验,并通过图像拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性。

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.

多指标优化及组合的量化择时策略

股票择时是股票投资市场的重要部分,具有高收益、高风险的投资特点。由于单指数策略的局限性和偶然性较高,数据获取不够翔实无法及时有效地获取收益和止损。面对不同的波动性、周期性、价格弹性等不同的股票,因此使用该策略会失去客观性和灵活性。为解决上述问题,本文建立了多指标优化组合的择时模型。本文首先选取了四个经典的趋势时间选择指标,然后根据交叉原则,将其标记为时间选择性买卖,并将其分别输入到支持向量机中进行训练,从而得到其最优的指标参数。接着将四个技术指标组合,对择时模型进行训练。

股票市场影响因素动态实证分析——基于灰色关联法

通过以上海交易所上市股票为样本,采用灰色关联法对影响股票市场价格形成的13个指标:衡量宏观经济情况指标——国内生产总值增长率,通货膨胀率,货币增长率,实际利率,货币流动性,沪深300股指增长率,衡量股票交易规模指标——成交量(股)、成交金额(元)。衡量股票交易活跃程度及投机成分大小指标——换手率(%)。衡量股票投资价值指标——市盈率(%)、市净率(%)、市销率(%)及市现率(%)进行分析,得出影响效果强弱结论。

汽车制造类上市公司财务指标对公司股价影响的实证分析

文章运用计量方法对汽车制造类上市公司财务状况进行分析，进而找出其与股票价格的关系，通过因子分析得到综合性的财务指标，再同相对应的股票价格进行回归，最终利用显著性检验分析综合财务指标对股价的影响力。通过分析得到代表公司盈利能力、成长能力、股本盈利能力以及偿债能力的指标对股票价格有正向影响。代表公司营运能力的相关指标对于股票价格有负向影响。

GBDT组合模型在股票预测中的应用

采用贡献度与相关性分析(correlation analysis)相结合的办法从目前最常用的244种股票技术指标中提取最优技术指标,进而利用梯度提升树(GBDT)算法对股票的趋势进行预测.对由贡献度、相关性分析与GBDT算法构成的组合模型(简称GBDT组合模型)进行实证分析,首次将GBDT算法应用于沪深300股票的预测.对由不同算法构成的组合模型的预测精度也进行比较分析.实验结果表明,GBDT组合模型在预测精度上优于线性回归组合模型及随机森林组合模型.

基于股票分析与灰关联的JTC轨面设备故障诊断方法

补偿电容和调谐单元作为无绝缘轨道电路(JTC)的轨面设备,其故障会对JTC和轨道电路读取器(TCR)的正常工作造成影响。在分析轨面设备组合故障对TCR感应电压幅值包络影响规律的基础上,利用TCR感应电压幅值包络与股票价格变化的相似性,提出一种基于股票分析和灰关联的轨面设备多故障诊断方法。首先利用股票技术指标提取故障特征;然后通过Fisher准则对故障特征进行筛选,构建各故障模式下的特征向量;最后计算待测样本与各故障模式特征间的灰关联度,并将满足门限要求的最大灰关联度所对应的故障模式作为待测样本的诊断结果。实验表明,该方法具有准确率高和适应性好等特点,其准确率达到97.8%,虚警率仅为2.2%,且无拒识、漏报和误报,能够满足铁路现场的实际需求。

基于主成分分析搭建投资组合的选股策略——以上证50成分股为例

本论文选取了中国上证50指数的成分股作为样本,在此基础上,选取了17个具有代表性的股票指标,采用主成分分析方法,选取了六支股票在主成分综合得分上表现最好的股票。将上述六只股票组成一个投资组合,并以上证50指数在2021年的累计收益率作为比较基准,进行了实证分析。结果显示:采用主成分分析法建立的股票投资组合,其累计回报率明显高于上证50指数,具有良好的投资效果。

辩证地看待净资产收益率

净资产收益率通常被视为是评价一家上市公司的关键指标 ,但它存在着时效性、风险性、价值性等方面的缺陷 ,仅靠它来评判上市公司发展潜力有可能走入误区。本文从分析净资产收益率缺陷角度出发 ,给出了几个新的指标如ROIC、EVA、MVA及多维指标综合体系来补充完善净资产收益率的不足 ,从而为投资者更好地分析上市公司业绩提供帮助。

基于聚类分析的白酒上市公司投资风险评价

白酒市场竞争激烈,企业业绩和风险差距较大。以15家白酒上市公司为研究对象,选取反映获利能力、股票价值及发展能力等三个方面10个财务指标,采用系统聚类把15家公司分为四大类,依据分类结果对白酒类上市公司投资风险进行了综合评价,指出第一、二类企业适合投资;第三类企业可以投资,但风险较大;第四类企业投资风险很大,不适合投资。

基于股价日均线的趋势策略有效性分析

反转效应的存在说明了股价的走势具有规律性,但仅依赖单一时间窗口历史收益率构造的反转策略难以有效捕捉这一规律。基于股价日均线指标本文构造了趋势策略,该策略在投资收益及策略的稳定性上均优于反转策略。趋势策略具有更佳的表现,一方面其可反映反转策略捕捉到的股价走势信息,另一方面其还可捕捉到反转策略无法捕捉的信息。趋势策略对市场风险系数、市值、账面市值比、市盈率、杠杆率、换手率等特征指标的影响、卖空交易及策略的构造具有较高的稳健性。

我国融资结构宏观绩效分析

我国银行私营部门信贷和股票市场规模对经济增长均有显著的负效应。这主要是通过固定资产投资和广义技术进步率途径,但二者都能显著促进储蓄率的提高。股票市场流动性能促进广义技术进步率提高,但对经济增长、固定资产投资和储蓄没有明显作用。我国应该控制股票市场规模扩张,加强股票市场流动性。银行部门应该发挥其专业化和规模优势,加强公司监督和风险管理,以有效促进经济增长和提高经济效率。