基于深度学习的股票趋势预测模型研究
发布时间：2020-12-12 13:39
近年来,计算机科技在众多领域有着长足的发展,从扫码支付到航空航天,都有着计算机的身影,股票市场研究是计算机和金融领域结合形成的交叉学科。交易参与者背景不一,使得投资博弈呈现高度的复杂性、随机性,因此如何准确地对股票市场进行研究是科学工作者的一个重要任务。本课题介绍了股票因子量化方法,构建了一整套量化体系,构造了反映公司运行和股价变动的影响因子,讨论了如何确保量化因子的高质量,建立了数据可视化系统,为股票市场预测模型的构建奠定了数据基础。以股票数据为基础,本文主要研究内容包括以下两个方面:基于EMD-Transformer的股票趋势预测模型。文中阐述了股票市场数据的前后时序关系,分析了现有深度模型的优点与不足,引入了NLP领域中的模型Transformer,并对其网络结构进行改良以适合时序任务,解决了LSTM处理长序列性能有限的问题,克服了Transformer无法有效捕获顺序的缺陷。股票市场的投资者分布广泛、影响要素较为普遍,这些因素引入了众多的随机性,随机性的存在会使得模型拟合偏离真实数据,降低模型效果。为了降低随机性,减弱噪声影响,需要合理的应对举措,小波变换使用时需要选择特定小波...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
行情数据构成
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文除了上述基本属性，经过计算得出来的量化因子也有很多，比如MOM，Boll，KDJ，WR，DMI，CCI等。本课题也实现了专门的工具，以用于以上衍生量化因子的计算，具体的衍生量化因子介绍如表2-2所示表2-2?衍生量化因子介绍因子简称中文名称英文全称用途介绍MOM动量线Momentum超买超卖信号Boll布林线指标BollingerBands确定估价波动范围KDJ随机摆动指标StochasticOscillator中短期趋势分析WR威廉指标WilliamsR超买超卖信号DMI意向指标DirectionalMovementIndex多空力量研判CCI价格摆动指标CommodityChannellndex股票是否处于正常区间…………将股票因子计算出来而不去验证是一种风险很高的行为，因为可能在编写程序时存在错误，也可能数据本身有异常而导致结果不符合实际情况。股票因子验证方法存在多方验证、自检验证两种方式。采用多方验证时，可以选择从官方网站、各个财经网站爬取相应数据，再与我们的数据对比，发现错误则及时改正，如果全部数据都进行验证，则花费代价比较高，可以采取样本抽样和属性抽样的方法，有针对性地对部分股票和部分属性抽查，能极大提高检验效率，同时，针对数据可以采用自检的方式，对于超出正常范围的属性值要格外进行关注，比如股票涨幅一般在正负10%之间，若超出范围则说明数据有误。也可以对计算公式进行系统排查。股票量化因子产生与因子验证过程如图2-2所示。基本因子KDJWR…DMI衍生衍生衍生衍生量化因子多方验证公式验证异常验证准确性完备性自检验证图2-2因子产生与验证流程-11-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文2.4数据服务系统建设当质量较高的股票量化因子产生之后，如果能够通过可视化的方式将数据进行呈现，不仅能方便地查看数据，发现数据中隐藏的规律，同时也能对数据的品质进行测试。本课题的数据服务系统的主要目标是能够使得用户方便地获取所需要的数据，主要通过两种方式，分别是网页服务的方式和数据远程调用的方式。网页服务的方式主要是指构建页面，然后用户在页面设置条件筛选因子，通过设置，用户可以针对某一概念、行业、地域的股票单独研究，当条件确定之后，数据服务系统就会将符合要求的数据进行返回，用户可以对返回的数据进行查看和排序，从而在其中发现数据的内部规律。这种方式的优点是数据获取比较方便，可视化效果好，但是服务的搭建比较繁琐，因为其中涉及很多交互的操作，需要考虑使用的人性化。参数是否正确开始编写数据接口函数No请求是否合法发送请求YesNoYes请求转发参数是否合法执行请求输入请求输出结束NoYes图2-3数据接口程序流程图-12-
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合门单元的非平稳时间序列预测[J]. 刘颉羲,陈松灿. 计算机研究与发展. 2019(08)
[2]新形势下中国股市价格投机者的出路[J]. 姜锐. 产业与科技论坛. 2018(04)
[3]量化投资发展趋势及其对中国的启示[J]. 张鑫. 中国商论. 2018(01)
[4]蜡烛图中持续形态和反转形态的归纳及分析[J]. 张晓琳,骆超. 现代经济信息. 2017(15)
[5]融合句法信息的金融论坛文本情感计算研究[J]. 兰秋军,刘文星,李卫康,胡星野. 现代图书情报技术. 2016(04)
[6]金融时间序列多分辨率实证研究的EMD方法[J]. 丁志宏,谢国权. 经济研究导刊. 2009(06)
本文编号：2912661
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
行情数据构成
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文除了上述基本属性，经过计算得出来的量化因子也有很多，比如MOM，Boll，KDJ，WR，DMI，CCI等。本课题也实现了专门的工具，以用于以上衍生量化因子的计算，具体的衍生量化因子介绍如表2-2所示表2-2?衍生量化因子介绍因子简称中文名称英文全称用途介绍MOM动量线Momentum超买超卖信号Boll布林线指标BollingerBands确定估价波动范围KDJ随机摆动指标StochasticOscillator中短期趋势分析WR威廉指标WilliamsR超买超卖信号DMI意向指标DirectionalMovementIndex多空力量研判CCI价格摆动指标CommodityChannellndex股票是否处于正常区间…………将股票因子计算出来而不去验证是一种风险很高的行为，因为可能在编写程序时存在错误，也可能数据本身有异常而导致结果不符合实际情况。股票因子验证方法存在多方验证、自检验证两种方式。采用多方验证时，可以选择从官方网站、各个财经网站爬取相应数据，再与我们的数据对比，发现错误则及时改正，如果全部数据都进行验证，则花费代价比较高，可以采取样本抽样和属性抽样的方法，有针对性地对部分股票和部分属性抽查，能极大提高检验效率，同时，针对数据可以采用自检的方式，对于超出正常范围的属性值要格外进行关注，比如股票涨幅一般在正负10%之间，若超出范围则说明数据有误。也可以对计算公式进行系统排查。股票量化因子产生与因子验证过程如图2-2所示。基本因子KDJWR…DMI衍生衍生衍生衍生量化因子多方验证公式验证异常验证准确性完备性自检验证图2-2因子产生与验证流程-11-
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文2.4数据服务系统建设当质量较高的股票量化因子产生之后，如果能够通过可视化的方式将数据进行呈现，不仅能方便地查看数据，发现数据中隐藏的规律，同时也能对数据的品质进行测试。本课题的数据服务系统的主要目标是能够使得用户方便地获取所需要的数据，主要通过两种方式，分别是网页服务的方式和数据远程调用的方式。网页服务的方式主要是指构建页面，然后用户在页面设置条件筛选因子，通过设置，用户可以针对某一概念、行业、地域的股票单独研究，当条件确定之后，数据服务系统就会将符合要求的数据进行返回，用户可以对返回的数据进行查看和排序，从而在其中发现数据的内部规律。这种方式的优点是数据获取比较方便，可视化效果好，但是服务的搭建比较繁琐，因为其中涉及很多交互的操作，需要考虑使用的人性化。参数是否正确开始编写数据接口函数No请求是否合法发送请求YesNoYes请求转发参数是否合法执行请求输入请求输出结束NoYes图2-3数据接口程序流程图-12-
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于混合门单元的非平稳时间序列预测[J]. 刘颉羲,陈松灿. 计算机研究与发展. 2019(08)
[2]新形势下中国股市价格投机者的出路[J]. 姜锐. 产业与科技论坛. 2018(04)
[3]量化投资发展趋势及其对中国的启示[J]. 张鑫. 中国商论. 2018(01)
[4]蜡烛图中持续形态和反转形态的归纳及分析[J]. 张晓琳,骆超. 现代经济信息. 2017(15)
[5]融合句法信息的金融论坛文本情感计算研究[J]. 兰秋军,刘文星,李卫康,胡星野. 现代图书情报技术. 2016(04)
[6]金融时间序列多分辨率实证研究的EMD方法[J]. 丁志宏,谢国权. 经济研究导刊. 2009(06)
本文编号：2912661
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/huobilw/2912661.html
