基于R语言股票市场收益的预测分析-罗海玲.pdfVIP

福 建 电 脑 UJ IAN COMP UTER F 基于R 语言股票市场收益的预测分析 罗海玲，郑 根 （ 福州大学数学与计算机科学学院 福建 福州 3 ） 50108 【 摘 要】 当今互联网的信息社会，股票以及股票市场与人们日常经济生活不可分割，因此利用信息技术对股票市场 收益的预测分析也成为研究热点。 本文将基于开源 言开发环境 据每日交易数据，通过预测模型初步建立股票预 语 根 R , 测以及交易系统，具体包括时间序列处理、BP神经网络建模、支持向量机以及蒙特卡罗估计等数据挖掘技术在单支股票 市场收益的综合分析应用。 结合给定的交易策略，预测模型数据分析实验给出了股票买卖信号，为投资者提供了一些有 意义的统计指标。 【 关键词】R语言；时间序列；支持向量机；多元自适应回归样条；蒙特卡罗估计 0 引言 得便捷，进行数据分析任务变得容易。而且用户无需了解函数 近来，大数据、云计算以及数据挖掘等名词已变得耳熟能 调度的细节，R 语言能调用默认的绘图方法。即当用户创建一 详。十几年来，信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步，大型 个新的类对象时，R 语言能对该类对象提供特定的绘图方法， 数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程 该绘图方法将会告诉R 如何绘制这个新类对象，图像对于分析 开发等。然而面对海量数据，如何从中及时发现有用的信息，提 数据起关键作用[2] 。 高信息利用率是当今面临的又一大难题。要想使数据真正成为 利用R 语言开源平台进行股票数据挖掘分析，本文主要对 有用的资源，只有充分利用它为业务决策和战略发展服务才 历年来的单支股票的交易日期、当日开盘价、当日最高价、当日 行，否则大量的数据只能成为包袱。 最低价、当日收盘价、当日成交量以及当日调整后的收盘价等 90 年代以来，股票作为一种新型投资理财方式传入中国市 数据信息来预测未来K 天的总体价格趋势。本文预测不是预测 场，掀起了一场“全民炒股”的热潮。买股票与银行储蓄存款及 具体哪一天这支股票价格，而是一个时间段的总体趋势，在这 购买债券相比较，是一种高风险行为，但同时它也能给人们带 个时间段中，会出现价格的高低浮动。 来更大的收益。购买股票，每年可得到上市公司的红利和红股 1.2 BP （Back Propagation）神经网络 回报，也能够在股票市场上交易，获取买卖价差收益。并且股票 BP 神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)可以 投资金额具弹性，相对于房地产与期货，投资股票并不需要太 处理高度非线性问题，因此在金融预测中得到广泛应用[4] 。实际 多资金。由于股票价位多样化，不同层次投资人都可参与，选择 上，BP 经网络的误差反向后传BP 学习算法是Rumelhart ，Mc－ 自己财力足可负担的股票介入。因此即使股票投资有风险，但 Clelland1985 年提出的，是一种按误差逆传播算法训练的多层 是股票投资在中国依然很受大众的欢迎。中国股票市场经过 前馈网络，用输出后的误差估计输出层的直接前导层的误差， 2005 年至2007 年的持续迅速上涨之后，受到2008 年全球金融 再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下 危机的影响开始暴跌，但是在2012 年下半年底至今，结束其持 去，就获得所有其他各层的误差估计。 BP 网络能学习和存贮 续下跌阶段，开始进入稳步上升阶段。股票市场，变幻莫测，有 大量的输入-输出模式映射关系，通过反向传播来不断调整网 的人“一夜暴富”，有的人“倾家荡产