非线性回归模型在股价预测中的应用
非线性回归模型在股价预测中的应用
第26卷第3期孝感学院学报VOL.26 NO.3 2006年5月J OU RNAL OF XIAO GAN UNIV ERSIT Y MA Y.2006 非线性回归模型在股价预测中的应用黄媛媛(长江大学,湖北荆州434023)摘 要:非线性回归分析法是随机过程中一种常见的分析方法,它被广泛地应用于各个领域中。
就此方法在经济中的应用,建立了一个非线性回归模型,并用实例分析了如何用此模型来预测股票价格的走势。
关键词:非线性回归;股价预测;弹性系数中图分类号:O212.1 文献标识码:A 文章编号:1671Ο2544(2006)03Ο0062Ο03 在股票投资中,有时不应该只单纯地考虑股价,还需要考虑股票的成交量及股价与成交量的关系等许多因素,这样才有利于我们更准确地预测股价的走势。
本文尝试了用非线性回归分析法建立一个成交量与股价变化关系的数学模型,并对其应用进行了举例说明。
1 模型的建立 设n个成交日内某股票的每日成交量为y1,y2,…,y n,每日收盘价为x1,x2,…,x n,若按交易日的时间顺序t=1,2,…,n进行观察,可以发现日成交量呈现出离散的波浪形,由波浪理论知,股价也是呈现离散的波浪形。
因此,可以将时间t作为自变量,拟合日成交量波动和每日收盘价波动的两条非线性回归曲线。
首先,通过日K线图选取一段离预测日最近且近似于非线性曲线的股价波动形态,假设其对应于K个交易日,其收盘价分别为x1,x2,…,x k,利用多项式回归拟合出显著性水平最高的非线性回归曲线。
我们以二次多项式为例,假设其拟合出的二次多项式为:X=f(t)=at2+bt+c,其中a, b,c为待定常数,t是时间变量,t=1,2,…,k,并且当t=k时,对应的X为x k。
利用SPSS或SAS软件就可以计算出待定常数a、b和c,计算出的数我们用a1、b1和c1来表示,则该股票的价格X关于时间t的非线性回归曲线为:X=f(t)=a1t2+b1t+c1。
非线性回归模型在股价预测中的应用
非线性回归模型在股价预测中的应用
黄媛媛
【期刊名称】《湖北工程学院学报》
【年(卷),期】2006(026)003
【摘要】非线性回归分析法是随机过程中一种常见的分析方法,它被广泛地应用于各个领域中.就此方法在经济中的应用,建立了一个非线性回归模型,并用实例分析了如何用此模型来预测股票价格的走势.
【总页数】3页(P62-64)
【作者】黄媛媛
【作者单位】长江大学,湖北,荆州,434023
【正文语种】中文
【中图分类】O212.1
【相关文献】
1.灰色预测相对误差在股价区间预测中的应用 [J], 康建伟
2.非线性回归模型在经济系统预测中的应用 [J], 洪正林;
3.基于Elman网络的股价预测模型及在浦发银行股票预测中的应用 [J], 杨君岐;孙少乾;乐甲
4.灰色预测GM(1,1)模型在股价预测中的应用 [J], 康建伟;苏宝平
5.缠论和相似灰色模型的预测方法在股价拐点预测中的研究应用 [J], 田红丽; 李成群; 闫会强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
非线性预测方法在股票市场预测中的应用
非线性预测方法在股票市场预测中的应用在现代资本市场上，投资者一直都试图掌握一些有效的工具来预测股票价格的变化。
然而，由于市场的随机性和复杂性，传统的线性预测方法往往会遇到无法解决的问题。
因此，非线性预测方法应运而生，成为了股票市场预测的主要工具。
正如其名，非线性预测方法采用非线性模式来描述市场行为。
这些方法具有许多优势，比如能够处理非线性特征，能够识别复杂的市场趋势，能够减少模型的误差等。
下面，将介绍几种常见的非线性预测方法，并探讨它们在股票市场预测中的应用。
1. 神经网络预测方法神经网络是一种由多个节点（神经元）组成的模型，这些节点通过连接网络进行通信。
神经网络预测方法基于神经网络的模式识别能力，通过对大量历史数据的学习，寻找市场趋势和规律。
它的基本思想是将历史数据分成训练集和测试集，在训练集上构建神经网络模型，然后用测试集来测试模型的预测能力。
神经网络预测方法在股票市场预测中具有广泛的应用。
通过对多个指标的综合分析，神经网络可以帮助投资者找到市场的周期性和趋势性变化，从而提高预测的准确性。
在实际操作中，神经网络预测方法通常与其他技术指标相结合，比如均线、MACD等，以提高预测的可靠性。
2. 遗传算法预测方法遗传算法是一种优化算法，它模拟了自然界中物种进化的过程。
遗传算法中的解决方案通过基因编码来表示，然后通过适应度函数来评估每个解决方案的优劣程度。
在每次迭代中，遗传算法生成新的解决方案，并通过选择、交叉和变异等操作来进一步优化。
最终，遗传算法可以得出最优的解决方案。
在股票市场预测中，遗传算法可以用来确定最适合数据的模型参数。
投资者可以将历史数据输入到遗传算法中，让算法为其找到最优的参数配置，然后将其用于预测模型中。
通过这种方式，投资者可以更准确地预测市场趋势和价格变化，更好地掌握投资机会。
3. 模糊逻辑预测方法模糊逻辑是一种基于模糊集合的数学理论，它可以处理不确定性、模糊性和难以准确描述的问题。
基于核方法的非参数回归模型在金融预测中的应用
基于核方法的非参数回归模型在金融预测中的应用随着金融市场的不断发展和信息技术的快速进步，金融预测成为了投资者和决策者们必不可少的工具。
而非参数回归模型在金融预测中的应用，已经成为了一个备受关注的领域。
其中，基于核方法的非参数回归模型凭借其灵活性和效果的良好被广泛运用于金融市场的预测和分析。
基于核方法的非参数回归模型相较于传统的参数回归模型，无需对数据分布进行假设，减轻了建模过程中的主观性。
这种模型可以有效地捕捉数据中的非线性关系和复杂的市场行为。
通过将核函数应用于数据点，它能够将每个样本的权重与距离相关联，从而进行预测。
核方法的非参数回归模型在金融预测中的应用可以分为两个方面：时间序列预测和风险管理。
首先，对于时间序列预测，核方法的非参数回归模型可以帮助分析师和投资者理解和预测金融市场的趋势和周期性。
通过对历史数据进行学习和训练，该模型可以揭示出隐藏在数据背后的规律和关联。
例如，在股票市场中，投资者可以使用该模型来预测股价的未来走势，以制定更好的投资策略。
其次，基于核方法的非参数回归模型在金融风险管理中也发挥着重要的作用。
金融市场的风险管理是金融机构和个人投资者必须面对的挑战之一。
核方法的非参数回归模型可以根据历史数据来评估资产的风险水平，并提供有效的风险控制策略。
例如，银行可以利用该模型来评估贷款借款人的信用风险和违约概率，从而做到风险可控。
除了时间序列预测和风险管理，基于核方法的非参数回归模型还可以应用于高频交易和金融市场的波动性预测。
在高频交易中，每日交易数据以秒为单位进行记录，成为了分析师们对市场行为和价格移动的关注点。
使用此模型，可以更好地预测金融市场的瞬时波动性，为交易决策提供依据。
然而，基于核方法的非参数回归模型也存在一些挑战和限制。
首先，该模型在处理大规模数据时计算复杂度较高，需要较多的计算资源。
其次，过度依赖历史数据可能会导致过拟合问题，从而在未来的预测中引入偏差。
因此，在使用这种模型进行金融预测之前，需要仔细考虑数据的可靠性和模型的适用性。
非线性回归算法在预测分析中的应用研究
非线性回归算法在预测分析中的应用研究随着大数据时代的到来，预测分析技术已经成为了这个时代中受人瞩目的焦点。
而在预测分析中，非线性回归算法则是应用最为广泛的一种算法。
本文就对非线性回归算法在预测分析中的应用进行了探讨。
一、非线性回归算法的基本原理回归分析的最基本的原理是找到一个函数，使其能够最好地拟合样本数据。
而回归分析又分为线性回归和非线性回归两种。
线性回归算法一般采用的是最小二乘法求解函数，而非线性回归算法则采用更为复杂的数学方法来求解。
以一元非线性回归为例，函数可以表示为：y = f(x, β) + ε其中，y是因变量，x是自变量，β是参数向量，ε是误差项。
非线性回归算法就是要找到最佳参数向量β，使得上述函数能够最好的拟合样本数据。
二、非线性回归算法的应用非线性回归算法在实际预测分析中有着广泛的应用。
下面我们就来具体分析一下几种常见的应用场景：1、金融领域金融领域中的股票价格预测和汇率预测都经常涉及到非线性回归算法的应用。
通过分析历史数据和市场因素，可以帮助投资者做出更加准确的投资决策。
2、医学领域非线性回归算法在医学领域中也有着广泛的应用。
例如，预测药物代谢速率、预测肺癌患者的生存期等等，都是非线性回归算法的应用范畴。
3、环境预测气象、环境领域也都是非线性回归算法的应用场景。
例如，预测气候变化、预测水质污染，都需要采用非线性回归算法进行建模分析。
以上只是非线性回归算法的应用场景中的一小部分，实际的应用领域还有很多。
无论是金融预测、医学领域还是环境预测中，非线性回归算法都有着广泛的应用前景。
三、非线性回归算法的优缺点非线性回归算法无疑是预测分析中最为复杂的一种算法之一，其应用场景也更加广泛。
不过，非线性回归算法也存在着一些优缺点，我们需要对其进行认真分析。
1、优点非线性回归算法能够处理复杂的非线性结构数据，并且可以应用于多种预测分析场景。
其建模过程更为灵活，模型的预测精度更高。
2、缺点非线性回归算法对于数据的处理要求比较高，需要对数据进行更为详细的分析。
非线性回归模型在市场中的应用
非线性回归模型在市场中的应用在市场分析和预测中，回归模型是一种常见的工具。
而非线性回归模型则是一种更加精细和准确的预测工具，可以更好地解释市场中的非线性关系。
本文将介绍非线性回归模型在市场中的应用，并探讨其优势和局限性。
1. 没有线性假设的优势传统的线性回归模型要求数据之间存在线性关系，但在市场分析中，往往存在非线性的情况。
非线性回归模型能够更好地拟合这些非线性关系，从而提供更准确的预测结果。
2. 预测市场趋势和波动非线性回归模型可用于预测市场的趋势和波动，帮助投资者制定交易策略。
通过对历史市场数据进行拟合，可以提取出市场中的非线性模式和规律，从而更好地预测未来的市场走势。
3. 解释市场中的复杂关系在市场中，往往存在多个因素同时影响市场价格或者指数的波动。
非线性回归模型可以通过引入更多的自变量，并利用非线性函数来描述这些因素之间的复杂关系，增加模型的解释能力。
4. 处理异常值和离群点在市场分析中，存在着一些异常值和离群点，这些点可能对线性模型产生较大的影响。
而非线性回归模型能够更好地处理这些异常值，提高模型的稳定性和预测准确性。
然而，非线性回归模型也存在一些局限性和挑战：1. 计算复杂度高与线性模型相比，非线性回归模型的计算复杂度较高。
非线性函数的拟合需要进行多次迭代和参数优化，计算量较大。
因此，在大规模数据集上应用非线性回归模型时，需要考虑计算资源和时间成本。
2. 选择合适的非线性函数非线性回归模型的性能取决于所选择的非线性函数形式。
选择不合适的非线性函数可能会导致模型不拟合或过拟合的问题。
因此，在应用非线性回归模型时，需要对不同的非线性函数进行选择和验证。
3. 数据需求较高非线性回归模型对数据的需求较高。
需要收集和整理更多的市场数据，包括各类因素的数据。
同时，对数据质量和准确性也有更高的要求。
在实际应用中，非线性回归模型可以用于股票价格预测、商品市场走势分析、经济预测等领域。
通过建立合理的非线性回归模型，可以更好地理解市场的运行规律，并提供决策支持。
非参数回归模型在金融预测中的应用
非参数回归模型在金融预测中的应用随着金融市场的不断发展和日益复杂化，预测金融市场的变化成为了投资者和研究人员的重要任务。
在金融预测中，非参数回归模型逐渐被广泛应用，并展示出了其独特的优势。
非参数回归模型是一种不依赖于特定的函数形式的回归模型，它允许数据自由地决定模型的形状。
相比于传统的参数回归模型，非参数回归模型能够更加灵活地适应金融市场的复杂性和变化性。
首先，非参数回归模型能够处理非线性关系。
在金融市场中，很多变量之间往往存在着非线性的关系，例如股价和市值之间的关系。
传统的线性回归模型很难捕捉到这种非线性关系，因此往往会导致预测效果不佳。
而非参数回归模型则不受函数形式的限制，能够更好地拟合非线性的关系，提高预测准确度。
其次，非参数回归模型对数据的分布要求较低。
在金融市场中，数据往往呈现出复杂的分布特征，例如具有长尾分布或者异方差性。
这就意味着传统的参数回归模型需要对数据的分布进行假设，从而可能导致模型的偏误。
而非参数回归模型采用核密度估计方法，不需要对数据分布进行假设，能够更好地适应不同的数据特征，提高预测的稳健性。
另外，非参数回归模型具有较强的泛化能力。
在金融预测中，模型的泛化能力是非常重要的，即模型在新数据上的预测能力。
传统的参数回归模型往往对新数据的适应能力较弱，容易出现过拟合现象。
而非参数回归模型不依赖于特定的函数形式，能够更好地适应新数据，并且具有较强的鲁棒性。
此外，非参数回归模型还能够进行非参数统计检验。
在金融预测中，经常需要判断变量之间是否存在显著的关系。
传统的参数回归模型通常需要对参数进行假设检验，而非参数回归模型则可以直接对函数形状进行检验，具有更广泛的适用性。
然而，非参数回归模型也存在一些挑战和限制。
首先，非参数回归模型通常需要较大的样本容量来获得稳健的估计结果。
在金融市场中，往往面临着样本容量有限的情况，这就限制了非参数回归模型的应用。
其次，非参数回归模型的计算复杂度较高，需要较长的计算时间和较高的计算资源。
非线性回归模型及其应用
非线性回归模型及其应用一、引言非线性回归模型在数据分析和预测中具有广泛的应用。
与线性回归模型不同，非线性回归模型能够更好地描述数据之间的复杂关系，适用于解决一些实际问题中的非线性回归分析。
本文将介绍非线性回归模型的基本原理及其应用领域。
二、非线性回归模型的基本原理1. 模型表达式非线性回归模型的表达式一般形式为：Y = f(X, β) + ε其中，Y为因变量，X为自变量，β为参数向量，f(·)为非线性函数，ε为误差项。
通常，我们将模型的函数形式根据问题的实际情况进行选择。
2. 参数估计方法非线性回归模型的参数估计可以使用最小二乘法和最大似然法等方法。
最小二乘法通过最小化误差平方和来估计参数值，最大似然法则是通过最大化似然函数来估计参数值。
选择合适的参数估计方法需要根据具体情况进行判断。
三、非线性回归模型的应用1. 生物医学领域在诊断和治疗方面，非线性回归模型可以用来建立生物医学数据的模型，进而进行疾病的预测和治疗方案的优化。
例如，可以通过建立非线性回归模型来预测病人术后恢复的时间。
2. 经济学领域非线性回归模型在经济学研究中也有广泛的应用。
例如，可以通过非线性回归模型来研究消费者对商品价格的反应，以及对商品需求的影响因素等。
3. 工程领域在工程领域，非线性回归模型可以用来研究工程结构的变形、断裂等情况。
例如，在建筑工程中，可以通过非线性回归模型来估计建筑物的强度和稳定性。
4. 金融领域非线性回归模型在金融领域中也有广泛的应用。
例如，可以通过建立非线性回归模型来分析股票价格的波动，预测市场的走势等。
四、非线性回归模型的评估指标1. 残差分析残差分析是评估非线性回归模型拟合优度的重要方法。
通过对模型的残差进行分析，可以判断模型是否符合假设，进而进行模型的改进和优化。
2. 决定系数决定系数（R-squared）是评估非线性回归模型拟合优度的指标之一。
决定系数越接近1，表示模型对观测数据的拟合程度越好。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第26卷第3期孝感学院学报VOL.26 NO.3 2006年5月J OU RNAL OF XIAO GAN UNIV ERSIT Y MA Y.2006 非线性回归模型在股价预测中的应用黄媛媛(长江大学,湖北荆州434023)摘 要:非线性回归分析法是随机过程中一种常见的分析方法,它被广泛地应用于各个领域中。
就此方法在经济中的应用,建立了一个非线性回归模型,并用实例分析了如何用此模型来预测股票价格的走势。
关键词:非线性回归;股价预测;弹性系数中图分类号:O212.1 文献标识码:A 文章编号:1671Ο2544(2006)03Ο0062Ο03 在股票投资中,有时不应该只单纯地考虑股价,还需要考虑股票的成交量及股价与成交量的关系等许多因素,这样才有利于我们更准确地预测股价的走势。
本文尝试了用非线性回归分析法建立一个成交量与股价变化关系的数学模型,并对其应用进行了举例说明。
1 模型的建立 设n个成交日内某股票的每日成交量为y1,y2,…,y n,每日收盘价为x1,x2,…,x n,若按交易日的时间顺序t=1,2,…,n进行观察,可以发现日成交量呈现出离散的波浪形,由波浪理论知,股价也是呈现离散的波浪形。
因此,可以将时间t作为自变量,拟合日成交量波动和每日收盘价波动的两条非线性回归曲线。
首先,通过日K线图选取一段离预测日最近且近似于非线性曲线的股价波动形态,假设其对应于K个交易日,其收盘价分别为x1,x2,…,x k,利用多项式回归拟合出显著性水平最高的非线性回归曲线。
我们以二次多项式为例,假设其拟合出的二次多项式为:X=f(t)=at2+bt+c,其中a, b,c为待定常数,t是时间变量,t=1,2,…,k,并且当t=k时,对应的X为x k。
利用SPSS或SAS软件就可以计算出待定常数a、b和c,计算出的数我们用a1、b1和c1来表示,则该股票的价格X关于时间t的非线性回归曲线为:X=f(t)=a1t2+b1t+c1。
假设该股票在以上假设的K个交易日内的日成交量分别为y1,y2,…,y k,用同样的方法拟合出日成交量关于时间t的非线性回归曲线。
同样以二次多项式为例,则假设其拟合出的二次多项式为:Y=g(t)=mt2+nt+l,其中m,n,l为待定常数,t是时间变量,t=1,2,…,k,并且当t=k时,对应的Y为y k。
利用SPSS或SAS软件就可以计算出待定常数m、n和l,计算出的数我们用m1、n1和l1来表示,则该股票的日成交量Y关于时间t的非线性回归曲线为:Y=g(t)=m1t2+n1t+l1。
假设在t时刻,股价与日成交量分别为X与Y,则当时间t有一个增量△t时,相应的X与Y都会有一个增量△X与△Y,则此时股价和日成交量的相对改变量为△XX与△YY,由此定义一个日成交量与股价的弹性系数,将其记为β(t),它是日成交量的相对改变量△YY与股价的相对改变量△XX的比值在△t→0时的极限,即β(t)=limΔt→0△YY/△XX当f′(t)≠0时, 收稿日期:2006Ο02Ο23 作者简介:黄媛媛(1981Ο ),女,湖北荆州人,长江大学信息与数学学院硕士。
—26—β(t)=limΔt→0△Y△t・X/△X△t・Y=XY・Y′X′=f(t)g(t)・g′(t)f′(t)=a1t2+b1t+c1m1t2+n1t+l1・2m1t+n12a1t+b11)当β(t)<0时,即g′(t)、f′(t)至少有一个是负数,若f′(t)>0,g′(t)<0,此时处于价涨量减阶段,不宜买入;若f′(t)<0,g′(t)>0,此时处于价跌量增阶段,表示庄家可能会出逃,因此也不宜买入。
2)当0<β(t)<1时,若f′(t)>0,股价上涨,则对应的成交量也增加,但成交量的增长率△Y Y 或g′(t)g(t)小于股价的增长率△XX或f′(t)f(t),此时股价走势很难预测;若f′(t)<0,股价下跌,则对应的成交量也减少,但成交量的减少率小于价格的下跌率,同样走势也不好预测,投资者应多看少动。
3)当1<β(t)时,若f′(t)>0,股价上涨,则对应的成交量也增加,且日成交量的增长率△YY 大于价格的上升率△XX,这样价格在上升阶段又有成交量的强有力的支持,建议投资者买入;若f′(t)<0,股价下跌,则对应的成交量也减少,且日成交量的减少率△YY大于价格的下跌率△XX,此时股价处于无量下跌阶段,只要有资金介入,该股票价格就会反弹。
若近期一直有β(t)>1,投资者应考虑适量介入,特别当β(t)很大时应果断介入;若近期一直有0<β(t)<1时,投资者应持币观望,等待时机;若近期一直有β(t)<0,投资者应考虑卖出。
2 实例分析 给出2002年6月24日至6月28日一周内深市股票深深宝(代码000019)和2006年1月9日至1月13日一周内沪市股票东北高速(代码600003)的收盘价、成交量及股价回归函数的弹性序列数值(单位价格:元,成交量:万手)。
表1 东北高速与深深宝一周内成交量与价格的回归函数数值处理结果股票名称项目名称t=1(星期一)t=2(星期二)t=3(星期三)t=4(星期四)t=5(星期五)东北高速深深宝成交量y收盘价x弹性β(t)成交量y收盘价x弹性β(t)4.662.7929.087216.99Ο9.543.282.7840.6310716.506.632.342.7439.206516.77Ο2.153.252.7650.267716.76Ο3.103.922.7835.169715.89Ο3.18 根据表1中的两支股票在本周内的量价回归函数的弹性数值序列{β(t):t=1,2,3,4,5}的变化,结合日K线图,分析如下:东北高速:本周股价先抑后扬,全周恒有β(t) >20,这表明该股仍有巨大的上升能量和潜力,建议投资者果断介入。
深深宝:本周股价下跌,β(1)=Ο9.54,说明周一股价下跌时量价背离,跌势未尽;β(2)=6.63,说明股价超跌后有小幅反弹,但周三、周四、周五的弹性β(t)<0,表明反弹无力,而下降有量。
它预示着该股还将继续下跌,投资者应斩仓离场。
由于股市风云多变,投资者不能仅凭一周行情的弹性分析结果就高枕无忧,而应对自己所选取的股票在随后的交易周内跟踪进行弹性分析,并把分析结果与日K线图和周K线图相结合,正确判断大势趋向,及时调整自己的投资策略,把风险降到最低。
[参 考 文 献][1] S.Weisberg.应用回归分析[M].北京:中国统计出版社,1998.[2] 方开泰.实用多元统计分析[M].上海:华东师范大学出版社,1989.[3] 阿佛里耳著.非线性规划[M].李元喜译.上海:上海科学技术出版社,1979.—36—非线性回归模型在股价预测中的应用Application of Non Οlinear R egressive Model in Stock Price ForecastHUAN G Yuan Οyuan(College of I nf ormatics and M athematics ,Yangtze Universit y ,J ingz hou ,H ubei 434023,China )Abstract :The non Οlinear regressive analytic met hod is one common met hod in t he stochastic process and is widely used in various areas.This paper established a non Οlinear regressive model and forecas 2ted t he stock price using t he model.K ey Words :non Οlinear regression ;stock price forecast ;elasticity coefficient(责任编辑:周 游)(上接第57页)The R elation bet w een Solution and Coeff icient of the Second Order V ariable Coeff icient and H omogeneous Linear Differential EquationZHAN G Hong Οbing 1,YU E Xin Οnian 2(1.De partment of M athematics ,Qinghai N ormal Universit y ,X ining ,Qinghai 810008,China;2.Department of M athematics ,X iaogan Universit y ,X iaogan ,H ubei 432000,China )Abstract :This paper discusses t he broad Οsense relation between solution and coefficient of some special kinds of second order variable coefficient and homogeneous linear differential equation ,and have a t ry of giving a general form of common solution and t he coefficient decision formula of special solution.K ey Words :variable coefficient and homogeneous equation ;solution and coefficient ;common solution ;special solution(责任编辑:周 游)—46—黄媛媛。