【摘 要】
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在我国股票价格操纵识别的研究中,无论数据集使用历史分时数据,还是算法采用支持向量机、随机森林、集成算法,还是样本特征选取波动率、换手率和回报率等交易指标,最终可达到的样本外预判准确率多在63.89%～87.73%,识别准确率整体不高。针对以上问题本文提出改进Logistic回归模型与构建长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）混合模型两种解决方法,主要工作分为以下三
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在我国股票价格操纵识别的研究中,无论数据集使用历史分时数据,还是算法采用支持向量机、随机森林、集成算法,还是样本特征选取波动率、换手率和回报率等交易指标,最终可达到的样本外预判准确率多在63.89%～87.73%,识别准确率整体不高。针对以上问题本文提出改进Logistic回归模型与构建长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）混合模型两种解决方法,主要工作分为以下三个方面:（1）以自2000年以来证监会行政处罚决定书案例中的股票历史成交数据为基础,将获取到的每日历史成交价格走势,与简单移动平均线（Simple Moving Average,SMA）、随机指标（Stochastic Indicator,KDJ）、平滑异同平均线（Moving Average Convergence Divergence,MACD）、成交量、换手率等常见指标相结合,研究每只股票存在操纵的概率,并将所构建的模型方法进一步应用于其它证券交易指标以进行快速股票操纵识别。（2）改进Logistic回归模型,用以对股票价格操纵识别进行研究。本研究改进后的模型的基本思想是判别操纵事件发生的概率与任意两个证券交易指标间所存在的分类回归关系。在实验过程中,对模型参数进行计算,同时使用深度学习方法构建神经网络,使用去极值、标准化方法,兼顾最小化所带来的过拟合问题,训练出股票操纵识别模型,得到股价操纵事件发生的概率。本实验得到91.95%识别准确率,高于以往该类研究的识别准确率。（3）提出一种基于LSTM混合模型,用以对股票价格操纵识别进行研究。本文对证券交易指标逐个拆分,分别送入LSTM模型训练,再将每个证券交易指标训练出的特征进行权重标记后送入分类模型中进行分类,结合改进后的Logistic回归模型构建出混合模型。在多次重复实验过程中该实验得到99.87%的识别准确率。从结果来看,基于Logistic回归模型与基于LSTM混合模型,识别准确率均可以达到90%以上,较传统方法准确率有明显的提高。
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