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    基于K-均值聚類的股票價(jià)格形態(tài)識(shí)別與收益分析

    2019-12-25 07:27:04周彩節(jié)黃恒秋
    中國市場(chǎng) 2019年2期
    關(guān)鍵詞:股票價(jià)格關(guān)鍵收益

    周彩節(jié),黃恒秋

    (廣西民族師范學(xué)院,廣西 崇左 532200)

    1 引 言

    隨著人們生活水平的不斷提高,其理財(cái)觀點(diǎn)也在發(fā)生著變化?;稹⒐善?、理財(cái)保險(xiǎn)、債券等各式各樣的理財(cái)產(chǎn)品的出現(xiàn)以及 CPI 的持續(xù)增長(zhǎng),人們不再認(rèn)為銀行是唯一可選擇的理財(cái)方式,究竟什么更適合中國人的理財(cái)習(xí)慣? 現(xiàn)代人的思維中已將收益高 、見效快、風(fēng)險(xiǎn)小的現(xiàn)代理財(cái)模式投放在自己的理財(cái)計(jì)劃中,這一理財(cái)模式也是現(xiàn)代社會(huì)投資理財(cái)?shù)闹饕l(fā)展目標(biāo)。人們通過長(zhǎng)時(shí)間的觀察發(fā)現(xiàn),股票投資是可以實(shí)現(xiàn)人們收益高、見效快目標(biāo)的理財(cái)途徑之一。

    證券業(yè)作為金融行業(yè)三大支柱之一,其發(fā)展成熟程度介于銀行與保險(xiǎn)業(yè)之間,它相較銀行業(yè) 、保險(xiǎn)業(yè)有資金流動(dòng)量大、高風(fēng)險(xiǎn)等不同特點(diǎn)。在金融危機(jī)席卷世界各地的環(huán)境下,證券業(yè)如何起到穩(wěn)定金融市場(chǎng)的作用 ,規(guī)避股票投資風(fēng)險(xiǎn)意義重大。目前,借助互聯(lián)網(wǎng)各種工具,股民與證券公司已能夠獲得相關(guān)實(shí)時(shí)信息,并通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析信息對(duì)股市趨勢(shì)所造成的影響?,F(xiàn)代科學(xué)技術(shù)目前已涉足金融領(lǐng)域 ,但網(wǎng)絡(luò)金融依然是我國金融行業(yè)的新鮮事物,它的大力發(fā)展會(huì)為金融行業(yè)注入新的血液,金融行業(yè)也將會(huì)受益于此而獲得質(zhì)的飛躍。

    股票投資其實(shí)是一種基本買賣的行為,即低價(jià)買進(jìn),高價(jià)賣出,從中賺取差價(jià)。如何判斷價(jià)格的最低點(diǎn)與最高點(diǎn)成為實(shí)現(xiàn)股市交易理想狀態(tài)的關(guān)鍵所在。目前股票分析方法主要分為兩種:基本分析與技術(shù)分析。前者研究的方向在于股票自身的內(nèi)在價(jià)值,影響股票內(nèi)在價(jià)值的因素來自股票市場(chǎng)以外,包括國家所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境與相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策、行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r和企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)狀況等。而后者的研究更側(cè)重于對(duì)股票市場(chǎng)內(nèi)部進(jìn)行研究,注重對(duì)市場(chǎng)本身行為的影響。在股票形態(tài)分析的相關(guān)活動(dòng)中,基本分析與技術(shù)分析通常組合起來使用,二者形成分析技術(shù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ) 。

    本文不打算預(yù)先定義某類形態(tài),而是基于真實(shí)的交易數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘算法,自動(dòng)進(jìn)行價(jià)格形態(tài)聚類,并計(jì)算每類股票的收益情況,從而找出其對(duì)投資者有參考意義的形態(tài),基本思路如下:

    第一,以上證A股2017年9月4日至2017年11月13日的交易數(shù)據(jù)為聚類樣本數(shù)據(jù),并利用關(guān)鍵點(diǎn)提取算法,提取能反映價(jià)格走勢(shì)的關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn),基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)進(jìn)行K-均值聚類分析,這類K取8,即對(duì)價(jià)格走勢(shì)形態(tài)聚為8個(gè)類。

    第二,對(duì)每一類股票,以2017年11月14日買入,2017年11月15日賣出,計(jì)算其總收益。

    第三,與同期的上證指數(shù)收益進(jìn)行對(duì)比,找出對(duì)投資者有參考意義的形態(tài),以便為投資者有針對(duì)性地對(duì)出現(xiàn)這些形態(tài)的股票進(jìn)行更為深入的指標(biāo)技術(shù)分析和基本面分析, 從而提供更為完備、更為準(zhǔn)確的投資策略。

    2 基于K-均值聚類的股票價(jià)格形態(tài)聚類模型

    2.1 數(shù)據(jù)獲取

    數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,取上證A股2017年9月4日至2017年11月15日的交易數(shù)據(jù)為分析樣本,指標(biāo)選取日收盤價(jià)。以2017年9月4日至2017年11月13日的交易數(shù)據(jù)為聚類樣本數(shù)據(jù),并利用關(guān)鍵點(diǎn)提取算法,提取能反映價(jià)格走勢(shì)的關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn),以關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)數(shù)據(jù)作為聚類分析數(shù)據(jù)。以2017年11月14日至15日交易數(shù)據(jù)作為收益率計(jì)算數(shù)據(jù)。

    2.2 股票價(jià)格關(guān)鍵點(diǎn)提取

    由于股票價(jià)格作為聚類特征,其維度較大。通過分析發(fā)現(xiàn),股票價(jià)格走勢(shì)主要由一些關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)構(gòu)成,因此選擇其關(guān)鍵的價(jià)格點(diǎn)作為聚類特征即可。由文獻(xiàn)[1],Xi-1,Xi,Xi+1構(gòu)成的序列模式,|Xi-(Xi-1+Xi+1)/2|越大,Xi成為關(guān)鍵點(diǎn)的可能性就越大。在此給出關(guān)鍵價(jià)格特征點(diǎn)的提取算法:

    算法:關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)特征提取算法

    輸入:樣本數(shù)據(jù)Pdatan×m

    輸出:關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)數(shù)據(jù)Keydata

    步驟1: 預(yù)定義Keydata=zeros(n,q),dat=zeros(n,m)全0矩陣。其中,n為樣本數(shù)量,m為原始數(shù)據(jù)的特征向量元素個(gè)數(shù),q為提取的關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)個(gè)數(shù)。

    步驟2: 計(jì)算d(i,j),結(jié)果存放在dat中,考慮矩陣計(jì)算方法。

    for j=2∶64

    dat(:,j)==abs(pdata(:,j)-(pdata(:,j-1)+pdata(:,j+1))/2);

    end

    步驟3: 對(duì)dat中的每一行,獲取前q-2個(gè)最大值的位置index。

    for i=1:n

    index=zeros(1,q)

    index(1)=1;

    index(1)=m;

    for j=2:q-1

    [~,I]=max(dat(i,:));

    index(j)=I;

    dat(i,I)=0;

    end

    對(duì)index從小到大排序

    Keydata(i,:)=pdata(i,index);

    end

    步驟4: 輸出Keydata。

    對(duì)某個(gè)股票價(jià)格走勢(shì)圖關(guān)鍵特征提取如圖1所示:(其中藍(lán)色線為原始數(shù)據(jù)走勢(shì)曲線圖,星號(hào)紅色點(diǎn)為關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn),虛線部分為關(guān)鍵價(jià)格曲線圖)。

    圖1 關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)擬合情況

    從圖1可以看出,關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)基本能擬合原來的價(jià)格趨勢(shì),同時(shí)維度降低了。

    2.3 基于K-均值聚類的股票價(jià)格形態(tài)聚類與收益分析

    2.3.1 K-均值聚類算法

    步驟1:隨機(jī)初始化K個(gè)聚類中心,即K個(gè)類中心向量;

    步驟2:對(duì)每個(gè)樣本,計(jì)算其與各個(gè)類中心向量的距離,并將該樣本指派給距離最小的類;

    步驟3:更新每個(gè)類的中心向量,更新的方法為取該類所有樣本的特征向量均值;

    步驟4:直到各個(gè)類的中心向量不再發(fā)生變化為止,這里采用0.01的誤差,作為退出條件。

    2.3.2 收益分析

    為了更好地觀察股票價(jià)格形態(tài)的收益情況,選擇到更有價(jià)值的形態(tài),我們希望是聚出更多的類。因此,K-均值聚類算法中,筆者選擇K=8,即聚8個(gè)類,并觀察收益情況。如圖2所示。

    圖2 8類關(guān)鍵價(jià)格曲線以及相關(guān)收益率

    圖2的8類關(guān)鍵價(jià)格曲線中,只有1種形態(tài)獲得了正收益,其他形態(tài)均為負(fù)收益。獲得正收益的第1種形態(tài),收益率為4.8605%。同期的上證指數(shù)2017年11月14日和15日跌幅分別為-0.86%和-0.8%。由此可以得出這種形態(tài)的收益率是非??陀^的。

    3 總 結(jié)

    本文基于真實(shí)的交易數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘算法,自動(dòng)進(jìn)行價(jià)格形態(tài)聚類,并計(jì)算每類股票的收益情況,從而找出其對(duì)投資者有參考意義的形態(tài),以便為投資者有針對(duì)性地對(duì)出現(xiàn)這些形態(tài)的股票進(jìn)行更為深入的指標(biāo)技術(shù)分析和基本面分析,提供更為完備、更為準(zhǔn)確的投資策略(聚類越多,供投資者參考的就越全面)。

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