基于卷积神经网络的股票预测
发布时间：2021-06-13 01:10
世界经济与金融正在处于快速发展与融合阶段,尤其是金融业呈现迅猛发展的趋势。伴随着金融活动的增多,其变化的不确定性也快速增加。探寻和掌握金融活动的规律,预测其未来的各种可能性,成为了金融从业者与研究者的主要研究内容。本文首先整理与总结了当下关于时间序列的研究方法,并介绍了我国股市的现状与特征。之后重点介绍了卷积神经网络的结构与原理。然后将股票市场的时间序列数据进行标准化对齐与图形化转换,将时间序列数据转化为图像,并且按照未来半年的均价进行标签分类,最后建立卷积神经网络模型对时间序列数据进行预测。具体的研究工作包括下列两方面:（1）对金融时间序列数据进行标准化对齐,转化为图像。改进卷积神经网络,建立适用于股票时间序列的卷积神经网络预测模型,构建出两种组合模式,应用于股票预测。（2）对图像生成方式做进一步改进,使图像包含更多有效数据。针对沪深300和中证500指数的成分股进行相对价值预测。利用两种组合方法进行仿真比对,确定出一个具有可行性的相对价值预测模型。通过研究与实验,本文最后得到了一个基于卷积神经网络算法的股市相对价值决策模型。该模型在基于2018年上半年的仿真实验中获得了优于指数的收...
【文章来源】：天津工业大学天津市
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１顺荣股份（现三七互娱）２０１４年１１月－２０１５年５月价格走势图??２??
业、产品、管理模式、财务状况等一系列情况进行综合考量，判断企业在未来发??展的方向与业绩预期，从而判断股票价格可能走势。??如隆基股份，２０１７年每股收益相较于２０１６年上涨了?１１０．５９％［１Ｑ］，图１－２中，??按照当前前复权计算，在２０１７年１月３日，隆基股份股票价格为每股９．４５元，??到了?２０１７年１１月２２日，隆基股份股票价格达到最高每股３０．５５元，期间涨幅??为?２３２％．??ＨＷＷ??图１－２隆基股份２０１７年１月至２０１７年１１月价格走势图??１．２．２基于计算机算法的研究方法??基于计算机算法的研究方法是以算法为核心，对数据进行及时的处理与分析，??得到较为合理的投资时机与退出时机，在保障收益的同时，也尽量降低投资失败??的损失，达到稳定收益的目标。目前市场上量化投资的分析方法主要三种：量化??套利算法，多因子量化分析算法，时间序列量化分析算法［１１］。??１．２．２．１量化套利算法??在加拿大著名学者约翰？赫尔《Ｏｐｔｉｏｎｓ，?Ｆｕｔｕｒｅｓ?ａｎｄ?Ｏｔｈｅｒ?Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ》（中文??译名《期权、期货及其他衍生产品》）一书中
票交易价格变化情况的形式是Ｋ线图。Ｋ线图源于日本德川幕府时代，被当时??日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动。??一根Ｋ线由４个股票价格数据和１个成交量数据构成。如图２－１所示，以日??Ｋ线为例，Ｋ线的最高点是当日股票交易的最高价格，最低点是当日股票交易的??最低价格。另外两个股票价格是数据是起始价格与终结价格。在中国股市中，当??起始价格低于终结价格时，通常以红色空心线表示，如左图所示，空心部分的低??点为当日交易的起始价格，空心部分的高点为当日交易的终结价格；当起始价格??高于终结价格时，通常以绿色实心线表示，如图２－１所示，实心部分的高点为当??日的起始价格，实心部分的低点为当日的终结价格。当投资者需要关注更小的周??期时，Ｋ线的周期也可缩小到如１小时、３０分钟、５分钟等。??＜４?最縣?＾?最裏怕??？．普｜?一终嬸紛?ｔｎ鎗怕??ｍｍｉ?????＾??＊＊＜ｆｉ??３ＣＴ始价格低于中间价格Ｂ１
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国股市价格泡沫的识别与动态特征研究[J]. 欧阳志刚,张林军,崔文学,刘燕萍. 上海经济研究. 2018(05)
[2]卷积神经网络并行训练的优化研究[J]. 李相桥,李晨,田丽华,张玉龙. 计算机技术与发展. 2018(08)
[3]金融监管法制的货币维度——由“宝万之争“”北八道”杠杆资金运作引发的思考[J]. 许凌艳. 晋中学院学报. 2018(02)
[4]上证50和中证500股指期货价格发现功能研究[J]. 李艳,李雪. 当代经济. 2018(07)
[5]美国次贷危机形成的政策原因剖析[J]. 冯子涵. 改革与开放. 2018(02)
[6]投资者情绪特征对股票价格行为的影响研究[J]. 庞璐. 时代金融. 2017(33)
[7]卷积神经网络特征重要性分析及增强特征选择模型[J]. 卢泓宇,张敏,刘奕群,马少平. 软件学报. 2017(11)
[8]基于股民评论信息的股票预测方法研究[J]. 张凯,任维平,张仰森,尤建清. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[9]基于改进的支持向量机的股票预测方法[J]. 郝知远. 江苏科技大学学报(自然科学版). 2017(03)
[10]隆基股份:单晶渗透率上升 成本优势显著[J]. 田闯. 股市动态分析. 2017(23)
硕士论文
[1]基于XGBoost算法的多因子量化选股方案策划[D]. 李想.上海师范大学 2017
[2]基于机器学习的股票排名方法[D]. 杨桐.天津工业大学 2017
[3]操纵证券市场罪研究[D]. 王维革.贵州大学 2016
[4]我国ST股摘帽行情及相关影响因素研究[D]. 刘熙钰.西南财经大学 2016
[5]基于动态VWAP算法和MACD分析的程序化交易研究[D]. 温子奕.河南大学 2015
[6]基于卷积神经网络的图像分类方法研究[D]. 谢宝剑.合肥工业大学 2015
[7]卷积神经网络及其应用[D]. 李飞腾.大连理工大学 2014
[8]卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D]. 许可.浙江大学 2012
[9]基于沪深300股指期货与上证50ETF协整分析的复合套利实证研究[D]. 苏翔飞.西北大学 2009
[10]事件驱动架构在实时股票系统实现中的应用[D]. 辛晶艺.浙江大学 2008
本文编号：3226679
【文章来源】：天津工业大学天津市
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１顺荣股份（现三七互娱）２０１４年１１月－２０１５年５月价格走势图??２??
业、产品、管理模式、财务状况等一系列情况进行综合考量，判断企业在未来发??展的方向与业绩预期，从而判断股票价格可能走势。??如隆基股份，２０１７年每股收益相较于２０１６年上涨了?１１０．５９％［１Ｑ］，图１－２中，??按照当前前复权计算，在２０１７年１月３日，隆基股份股票价格为每股９．４５元，??到了?２０１７年１１月２２日，隆基股份股票价格达到最高每股３０．５５元，期间涨幅??为?２３２％．??ＨＷＷ??图１－２隆基股份２０１７年１月至２０１７年１１月价格走势图??１．２．２基于计算机算法的研究方法??基于计算机算法的研究方法是以算法为核心，对数据进行及时的处理与分析，??得到较为合理的投资时机与退出时机，在保障收益的同时，也尽量降低投资失败??的损失，达到稳定收益的目标。目前市场上量化投资的分析方法主要三种：量化??套利算法，多因子量化分析算法，时间序列量化分析算法［１１］。??１．２．２．１量化套利算法??在加拿大著名学者约翰？赫尔《Ｏｐｔｉｏｎｓ，?Ｆｕｔｕｒｅｓ?ａｎｄ?Ｏｔｈｅｒ?Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ》（中文??译名《期权、期货及其他衍生产品》）一书中
票交易价格变化情况的形式是Ｋ线图。Ｋ线图源于日本德川幕府时代，被当时??日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动。??一根Ｋ线由４个股票价格数据和１个成交量数据构成。如图２－１所示，以日??Ｋ线为例，Ｋ线的最高点是当日股票交易的最高价格，最低点是当日股票交易的??最低价格。另外两个股票价格是数据是起始价格与终结价格。在中国股市中，当??起始价格低于终结价格时，通常以红色空心线表示，如左图所示，空心部分的低??点为当日交易的起始价格，空心部分的高点为当日交易的终结价格；当起始价格??高于终结价格时，通常以绿色实心线表示，如图２－１所示，实心部分的高点为当??日的起始价格，实心部分的低点为当日的终结价格。当投资者需要关注更小的周??期时，Ｋ线的周期也可缩小到如１小时、３０分钟、５分钟等。??＜４?最縣?＾?最裏怕??？．普｜?一终嬸紛?ｔｎ鎗怕??ｍｍｉ?????＾??＊＊＜ｆｉ??３ＣＴ始价格低于中间价格Ｂ１
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国股市价格泡沫的识别与动态特征研究[J]. 欧阳志刚,张林军,崔文学,刘燕萍. 上海经济研究. 2018(05)
[2]卷积神经网络并行训练的优化研究[J]. 李相桥,李晨,田丽华,张玉龙. 计算机技术与发展. 2018(08)
[3]金融监管法制的货币维度——由“宝万之争“”北八道”杠杆资金运作引发的思考[J]. 许凌艳. 晋中学院学报. 2018(02)
[4]上证50和中证500股指期货价格发现功能研究[J]. 李艳,李雪. 当代经济. 2018(07)
[5]美国次贷危机形成的政策原因剖析[J]. 冯子涵. 改革与开放. 2018(02)
[6]投资者情绪特征对股票价格行为的影响研究[J]. 庞璐. 时代金融. 2017(33)
[7]卷积神经网络特征重要性分析及增强特征选择模型[J]. 卢泓宇,张敏,刘奕群,马少平. 软件学报. 2017(11)
[8]基于股民评论信息的股票预测方法研究[J]. 张凯,任维平,张仰森,尤建清. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[9]基于改进的支持向量机的股票预测方法[J]. 郝知远. 江苏科技大学学报(自然科学版). 2017(03)
[10]隆基股份:单晶渗透率上升 成本优势显著[J]. 田闯. 股市动态分析. 2017(23)
硕士论文
[1]基于XGBoost算法的多因子量化选股方案策划[D]. 李想.上海师范大学 2017
[2]基于机器学习的股票排名方法[D]. 杨桐.天津工业大学 2017
[3]操纵证券市场罪研究[D]. 王维革.贵州大学 2016
[4]我国ST股摘帽行情及相关影响因素研究[D]. 刘熙钰.西南财经大学 2016
[5]基于动态VWAP算法和MACD分析的程序化交易研究[D]. 温子奕.河南大学 2015
[6]基于卷积神经网络的图像分类方法研究[D]. 谢宝剑.合肥工业大学 2015
[7]卷积神经网络及其应用[D]. 李飞腾.大连理工大学 2014
[8]卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D]. 许可.浙江大学 2012
[9]基于沪深300股指期货与上证50ETF协整分析的复合套利实证研究[D]. 苏翔飞.西北大学 2009
[10]事件驱动架构在实时股票系统实现中的应用[D]. 辛晶艺.浙江大学 2008
本文编号：3226679
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3226679.html
