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    基于MATLAB的股票聚類分池

    2016-11-24 16:22:33李汶瑾
    2016年32期

    李汶瑾

    摘 要:本文基于數(shù)值分析軟件MATLAB采用層次聚類法對股票進(jìn)行分池,以便指導(dǎo)對強(qiáng)盈利能力對象的投資。通過獲取大智慧中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),以深證A股為例驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。通過分析不同聚類數(shù)目的聚類結(jié)果簇層次結(jié)構(gòu)圖和簇間相似結(jié)構(gòu)圖,發(fā)現(xiàn)聚成8類時(shí)可以較好的對各類股票進(jìn)行區(qū)分。該分析方法對于建立量化投資模型具有較大的實(shí)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:層次聚類;股票分池;量化投資

    一、引言

    最近數(shù)十年,量化投資已經(jīng)成為全球資本市場發(fā)展的一個熱點(diǎn),成為繼基本面分析和技術(shù)面分析之后的又一主流方法。由于在運(yùn)用量化投資的過程中只利用公開數(shù)據(jù),通過數(shù)學(xué)建模挖掘出公開數(shù)據(jù)中的隱藏信息,從而使得杜絕內(nèi)幕消息、戰(zhàn)勝市場成為可能[1]。

    聚類是數(shù)據(jù)分析和量化投資中的一個重要手段和方法論,通過聚類可以對大量的潛在投資對象進(jìn)行批量評估,從中篩選出盈利能力強(qiáng)的對象進(jìn)行投資。由于MATLAB具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力,近年來常被用于股票分析[2]和風(fēng)險(xiǎn)管理[3]等方面。其統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱可以方便地進(jìn)行聚類分析,因此可將其用于股票分池。

    二、數(shù)據(jù)獲取

    本文以深證A股為例介紹股票分池的方法,通過MATLAB可以從大智慧中獲取深證A股的最新財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。安裝大智慧后將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)下載到本地,然后運(yùn)行如下MATLAB程序?qū)⒃紨?shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel格式:

    %%將數(shù)據(jù)讀入matlab

    file=′D:\\dzh365\\Download\\FIN\\full_sz.FIN′; %大智慧的安裝路徑‘D:\\dzh365

    filesize=dir(file)

    filesize=filesize.bytes

    k=1847;%公司數(shù)目

    fileid=fopen(file,′rb′);

    fseek(fileid,8,′bof′);

    for i=1:k

    stkfin(i).code=sprintf(′%s′,fread(fileid,8, ′*char′));

    fseek(fileid,4,′cof′);

    a=fread(fileid,3,′int32′);

    b=fread(fileid,48,′float32′);

    stkfin(i).fin=[a;b];

    fseek(fileid,8,′cof′);

    end

    fclose(fileid);

    %%將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成excel形式

    fValue=zeros(k,51);

    for i=1:k

    fCode(i,1)={stkfin(i).code};

    fValue(i,1:51)=stkfin(i).fin′;

    end

    %將數(shù)據(jù)保存到excel

    xlswrite(′StockFinanceA.xlsx′,fCode,′sheet1′,[′A2:A′ num2str(i+1)]);

    xlswrite(′StockFinanceA.xlsx′,fValue,′sheet1′,[′B2:AZ′ num2str(i+1)]);

    %% end

    獲取的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)描述如表1所示。

    三、聚類分池

    表1從48個指標(biāo)(列號5-52)對股票的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了描述,若轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)點(diǎn)則為48維,人們無法直接對上千個股票的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察和判斷,因此需要通過聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)掘出現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的隱藏信息,從而挑選出升值空間大的一類股票進(jìn)行投資。層次聚類是通過將數(shù)據(jù)集劃分為若干類并構(gòu)成一個對應(yīng)的樹以進(jìn)行聚類,根據(jù)層次形成的方向,層次聚類可以分為兩類:凝聚型聚類算法和分裂型聚類算法。凝聚型算法為自底而上的策略,首先將每個數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個單獨(dú)的簇,然后不斷合并它們構(gòu)成更大的簇,直到所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都在同一個簇中,或者到達(dá)某個終止條件。分裂型算法則與凝聚型算法相反,將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)歸于一個簇中,然后逐步細(xì)分為多個小簇。本文擬采用凝聚型算法,通過MATLAB統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱的內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行編程,代碼如下:

    %%讀取數(shù)據(jù)

    clc, clear all, close all

    X0= xlsread(′StockFinance.xlsx′,′Sheet1′,′E2:N1848′);

    %%數(shù)據(jù)歸一化

    [rn,cn]=size(X0);

    X=zeros(rn,cn);

    for k=1:cn

    %基于均值方差的離群點(diǎn)數(shù)據(jù)歸一化

    xm=mean(X0(:,k));

    xs=std(X0(:,k));

    for j=1:rn

    if X0(j,k)>xm+2*xs

    X(j,k)=1;

    elseif X0(j,k)

    X(j,k)=0;

    else

    X(j,k)=(X0(j,k)-(xm-2*xs))/(4*xs);

    end

    end

    end

    xlswrite(′norm_data.xlsx′, X);

    %%層次聚類

    numClust = 3; %假設(shè)聚成3類

    dist_h = ′spearman′;

    link = ′weighted′;

    hidx = clusterdata(X, ′maxclust′, numClust, ′distance′ , dist_h, ′linkage′, link);

    %繪制聚類效果圖

    figure

    F2=plot3(X(hidx==1,1), X(hidx==1,2),X(hidx==1,3),′r*′, …

    X(hidx==2,1), X(hidx==2,2),X(hidx==2,3), ′bo′, …

    X(hidx==3,1), X(hidx==3,2),X(hidx==3,3), ′kd′);

    set(gca,′linewidth′,2);

    grid on

    set(F2,′linewidth′,2, ′MarkerSize′,8);

    set(gca,′linewidth′,2);

    xlabel(′每股收益′,′fontsize′,12);

    ylabel(′每股凈資產(chǎn)′,′fontsize′,12);

    zlabel(′凈資產(chǎn)收益率′,′fontsize′,12);

    title(′層次聚類方法聚類結(jié)果′)

    %評估各類別的相關(guān)程度

    dist_metric_h = pdist(X,dist_h);

    dd_h = squareform(dist_metric_h);

    [~,idx]= sort(hidx);

    dd_h = dd_h(idx,idx);

    figure

    imagesc(dd_h)

    set(gca,′linewidth′,2);

    xlabel(′數(shù)據(jù)點(diǎn)′, ′fontsize′,12)

    ylabel(′數(shù)據(jù)點(diǎn)′, ′fontsize′,12)

    title(′層次聚類結(jié)果相關(guān)程度圖′)

    ylabel(colorbar,[′距離矩陣:′, dist_h])

    axis square

    %計(jì)算同型相關(guān)系數(shù)

    Z = linkage(dist_metric_h,link);

    cpcc = cophenet(Z,dist_metric_h);

    disp(′同表象相關(guān)系數(shù):′)

    disp(cpcc)

    %層次結(jié)構(gòu)圖

    set(0,′RecursionLimit′,5000)

    figure

    dendrogram(Z)

    set(gca,′linewidth′,2);

    set(0,′RecursionLimit′,500)

    xlabel(′數(shù)據(jù)點(diǎn)′, ′fontsize′,12)

    ylabel (′距離′, ′fontsize′,12)

    title([′CPCC:′ sprintf(′%0.4f′,cpcc)])

    運(yùn)行程序后得到同表象相關(guān)系數(shù)為0.4371,這個值描述了聚類樹信息和原數(shù)據(jù)距離之間的相關(guān)性,值越大越好。簇的層次結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

    從圖1可見,聚成6類時(shí)距離跨度比較大,聚類效果可能較好。為驗(yàn)證這一點(diǎn),圖2比較了分別聚類為3類、5類、6類和8類時(shí)的簇間相似程度圖。可見聚為6類時(shí)各類別的輪廓更清晰和直觀,類間的區(qū)分更明顯。因此,選擇聚類數(shù)目為6類。

    48個指標(biāo)對于聚類結(jié)果都會產(chǎn)生影響,但每個指標(biāo)的影響程度有差異。由于無法對超過三維的數(shù)據(jù)點(diǎn)在三維直角坐標(biāo)系中進(jìn)行作圖,因此下面只選取3個指標(biāo)做出聚類結(jié)果效果圖,以此觀察不同指標(biāo)在聚類中所起的作用大小。圖3和圖4為聚類效果圖,分別選取了不同的Z軸指標(biāo)。通過比較兩圖可以發(fā)現(xiàn),圖4中股東權(quán)益比的維度上可以產(chǎn)生更為顯著的分層,聚類的效果更清晰。

    四、結(jié)論

    本文基于MATLAB采集了大智慧深證A股的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),通過層次聚類對股票進(jìn)行分池,該算法可以清楚地提供股票的層級結(jié)構(gòu),對于指導(dǎo)中長線股票投資具有較大的參考價(jià)值。(作者單位:西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會計(jì)學(xué)院)

    參考文獻(xiàn):

    [1] 卓金武,周英.量化投資——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與實(shí)踐(MATLAB版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2015.

    [2] 段新生.MATLAB股票股價(jià)模型研究[J].中國管理信息化,2007(10):78-81.

    [3] 基于PCA-BP的PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究[J].會計(jì)之友,2016(7):56-59.

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