【摘 要】
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数据挖掘技术始于二十世纪八十年代,在九十年代发展迅速,随着技术的不断发展和进步,在各个领域得到了广泛的应用。其中,与金融领域的联系可以给投资者带来额外的利益,在股市中,指数是投资者关注的焦点,分析股指的特征,做出比较准确的股指预测,有着重要的意义,可以为投资者投资决策和政府制定政策提供重要的依据。然而,股票市场是一个受多种因素影响的复杂非线性系统,不稳定,预测困难。面对大量的信息时,投资者通常希望
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数据挖掘技术始于二十世纪八十年代,在九十年代发展迅速,随着技术的不断发展和进步,在各个领域得到了广泛的应用。其中,与金融领域的联系可以给投资者带来额外的利益,在股市中,指数是投资者关注的焦点,分析股指的特征,做出比较准确的股指预测,有着重要的意义,可以为投资者投资决策和政府制定政策提供重要的依据。然而,股票市场是一个受多种因素影响的复杂非线性系统,不稳定,预测困难。面对大量的信息时,投资者通常希望根据已有的信息对未来股市的行情进行判断,从而获取超额收益。面对大量的历史信息,人工处理显然不太现实,成本也相当高。随着技术的发展,计算机运行的效率越来越高,因此本文采用机器学习方法来对股市的行情进行研究。在众多的机器学习算法中,XGBoost是一种比较新的算法,在2014年提出,具有预测精度高,运行速度快等优势。因此,本文将利用这种新算法对股市进行预测,希望能为投资者提供一种新的有效的投资决策方案。本文结合上证综指,运用BP神经网络算法、GBDT算法和XGBoost算法对上证综指的日收盘价进行预测。同时,为了尽可能提高BP神经网络、GBDT和XGBoost算法对上证综指日收盘价的预测效果,本文对数据进行了归一化预处理。此外,还对GBDT和XGBoost算法的相关参数进行了优化。本文选取了上证指数前一天的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交金额及相关技术指标等共21个变量作为输入变量,以当天的预测收盘价作为输出变量;利用Python和MATLAB软件对BP神经网络、GBDT和XGBoost算法进行建模,结果表明三种机器学习算法都可以有效地对上证指数进行预测,其中所建立XGBoost模型是最优的,预测的平均绝对误差MAE仅为24.38,BP神经网络和GBDT模型的MAE分别为26.36和25.23。利用XGBoost算法进行模拟投资的结果也表明,XGBoost算法是有效的,能够为投资者带来理想的超额收益,BP神经网络、GBDT略低。同时,为了衡量投资过程中的风险,本文采取最大回撤率,来计算在投资过程中面临最极端情况下的损失。研究结果表明,BP神经网络、GBDT、XGBoost三种模型的最大回撤率分别为15.82%,8.11%,4.01%,由此可见,利用XGBoost模型进行预测,投资风险也是最低的。利用机器学习方法对股市和投资进行预测具有一定的指导意义。为投资者决策和政府监管提供了方便可行的方案。
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