AHiddenMarkovChainModelingofShanghaiStockIndex基于隐马尔.PDF

Finance 金融, 2012, 2, 45-49 /10.12677/fin.2012.21005 Published Online January 2012 (/journal/fin) A Hidden Markov Chain Modeling of Shanghai Stock Index Jian Gong, Chenghu Ma School of Management, Fudan University, Shanghai Email: {machenghu, 082025051}@ Received: Nov. 9th, 2011; revised: Nov. 24th, 2011; accepted: Dec. 5th, 2011 Abstract: This paper develops a model of financial forecasting using hidden Markov chains. Empirical ana- lysis was carried out with respect to Shanghai Stock Exchange Index (SSEI) using daily data for the period from 2002.12.17-2011.3.18 (2000 samples). A three dimensional hidden Markov chain is identified to fit the data in the sampling period. An altered 10-day weighted average method was proposed, and was found to be useful for out-of-sample forecasting. Keywords: Hidden Markov Model; Index Forecast Model; Shanghai Stock Index 基于隐马尔可夫链的上证股指建模 龚 健，马成虎 复旦大学管理学院，上海 Email: {machenghu, 082025051}@ 收稿日期：2011 年11 月9 日；修回日期：2011 年11 月24 日；录用日期：2011 年12 月5 日 摘 要：本文引入了连续观测概率分布下的一类隐马尔可夫链模型。通过探讨该类模型的时间序列特 征以及相应的模式辨识理论，提出一类新的指数预测方法。作为实证应用，我们选择上证指数 2002 年12 月17 日至2011 年3 月18 日共2000 个交易日的数据样本进行模型拟合和预测。结论显示，三维 隐马尔可夫链模型能较好的拟合采样区间内的上证指数，而调整 10 日加权的预测方法则给出了关于 样本外股指价格较为精确的预测。 关键词：隐马尔可夫链；指数预测模型；上证指数 1. 引言 后两类变量统称为“隐”变量。隐变量的存在，无疑 对股市建模，特别是股市预测，增加了技术上的难度。 证券市场的预测方法一直是技术分析与量化投 一方面，需要估计状态变量的维数；另外还要对状态 资的核心。建立在经典无套利理论和一般均衡定价理 结构参数进行模式辨识。 论基础上的资产定价模型大多依赖先验给定的状态