【摘 要】
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股票交易者、共同基金、投资者和证券分析人员等都希望有办法来预测股票价格的波动情况。提前预知股票价格的波动(上涨或者下跌)可以帮助股票交易者更好地作出投资决策。好的
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股票交易者、共同基金、投资者和证券分析人员等都希望有办法来预测股票价格的波动情况。提前预知股票价格的波动(上涨或者下跌)可以帮助股票交易者更好地作出投资决策。好的预测模型能够使投资者更好地理解股票价格变化的内在因素,为更好的风险管理提供支持。该案例是要求预测上证指数日收盘价,文中我们采用两种预测方法。一种是应用自回归和滑动平均的方法,对收盘价序列作适当的差分,找到相对较优的ARIMA模型,并建立条件均值预测模型。另一种是由于一些股票交易者(如股指期货交易者)在预测股票价格变化情况中,只关心未来股票的或涨或跌而不关心具体的涨跌数值,以方便他们做多或做空。所以我们结合相应的外部数据,应用Logistic回归模型对收盘价作二元预测。并且选择一个评价模型性能的标准,使股票价格的预测精确度好于随机猜测的精确度。建立ARIMA模型,向前作十步预测,并对预测模型进行更新或修正,再与真实值作比较,得到平均百分比误差(MAPE2)为0.95%,偏差还是较小的。在Logistic回归模型中,我们对验证集(1个月23个交易日)上的数据进行了预测,并用分类矩阵统计了模型的总体正确率为70%,预测精确度好于随机猜测的精确度50%,并进一步提出了AUC评价方法。
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