發(fā)布時(shí)間：2024-05-18 23:17

　　在金融領(lǐng)域,股票指數(shù)(簡(jiǎn)稱股指)模擬與分析是一個(gè)重要課題,用于股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期分析.然而,大多數(shù)的這類工作目前由專業(yè)的分析師來完成,非職業(yè)投資者難以涉及.另一方面,現(xiàn)有的基于數(shù)學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)的股指模擬方法具有參數(shù)多、人工干預(yù)多、可解釋性差等缺點(diǎn).針對(duì)以上問題,本文基于并行概率規(guī)劃(Parallel Probabilistic Planning,PPP),提出了一個(gè)股指模擬的規(guī)劃領(lǐng)域模型,并能夠進(jìn)行自動(dòng)求解.股票市場(chǎng)具有大量的不確定性和并發(fā)性,因此適合用并行概率模型來表示.方法的核心思想是將股指模擬問題轉(zhuǎn)化為智能規(guī)劃問題.首先,本文構(gòu)建股指模擬問題的規(guī)劃領(lǐng)域模型.由于股票市場(chǎng)的復(fù)雜性,需盡可能地考慮各種影響因素、約束條件、可能事件以及它們之間的關(guān)聯(lián).構(gòu)建的規(guī)劃領(lǐng)域模型由針對(duì)PPP的規(guī)劃語(yǔ)言RDDL(Relational Dynamic Influence Diagram Language)來進(jìn)行描述.接著,使用PPP的模擬求解工具——rddlsim來進(jìn)行基于抽樣的規(guī)劃求解.rddlsim是國(guó)際概率規(guī)劃大賽IPPC提供的求解工具,能夠全面地解析RDDL描述.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使用上證50指數(shù)和上證100...

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【部分圖文】：

圖１部分股票指數(shù)種類和計(jì)算方法比較圖國(guó)外已對(duì)股市預(yù)測(cè)及模擬進(jìn)行了長(zhǎng)期的研究．

資者回報(bào)率等．它是影響股票指數(shù)變化的主要因素．（２）微觀因素．微觀因素主要是股權(quán)要求達(dá)到的回報(bào)率和收益率、公司的經(jīng)營(yíng)因素和估值因素等．（３）行業(yè)因素．行業(yè)因素主要受到宏觀因素和微觀因素的影響，幾乎沒有單一的研究行業(yè)因素，主要與公司行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)．影響股票指數(shù)的因素是相互影....

圖２股票指數(shù)波動(dòng)示意圖預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)需要用歷史數(shù)據(jù)模擬．對(duì)未來ｎ＋

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行約束．為了避免不必要的數(shù)據(jù)丟失，我們運(yùn)用幾何布朗運(yùn)動(dòng)（ＧＢＭ）的隨機(jī)模型［３０］反映股票指數(shù)波動(dòng)（見圖２）．其表現(xiàn)形式如下ΔＰＩｔ＋１＝ＰＩｔ（μΔＰＩ＋σε槡ΔＰＩ）（１）其中，ΔＰＩ＝ＰＩｔ＋１－ＰＩｔ，參數(shù)μ表示股票指數(shù)的收益率均值；ＰＩｔ表示ｔ時(shí)刻的股票指數(shù)；Ｐ....

圖３股票指數(shù)模擬規(guī)劃領(lǐng)域的語(yǔ)義模型

有股的時(shí)間越長(zhǎng)，偏好就越高．這個(gè)因素是漸進(jìn)到ｆｉｘ－ｐｏｉｎｔ的，能夠減少交易費(fèi)用．本文對(duì)此因素運(yùn)用Ｎｏｒｍａｌ函數(shù)（正態(tài)函數(shù)），以控制股票的變化情況．４．２股票指數(shù)的語(yǔ)義模型本文的ＲＤＤＬ語(yǔ)義模型是簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（ＤｙｎａｍｉｃＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋ，ＤＢＮ）（有....

圖４上證５０指數(shù)真實(shí)股票指數(shù)數(shù)據(jù)與模擬股票指數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)比圖（２０１４年１２月１１日—２０１５年０９月１１日）

實(shí)際情況進(jìn)行模擬與預(yù)測(cè)．圖４和圖５描述了上證５０真實(shí)的股票指數(shù)走勢(shì)與模擬的股票指數(shù)走勢(shì)的對(duì)比圖．圖６和圖７描述了上證１００真實(shí)股票指數(shù)走勢(shì)與模擬股票指數(shù)走勢(shì)的對(duì)比圖．同時(shí)，我們?cè)谏献C５０指數(shù)股票中抽�。保爸还善保ǚ秸�證券、中國(guó)中鐵、中國(guó)石化等股票）模擬價(jià)格的變化．如圖８描述了１０....

本文編號(hào)：3977390