基于灰色理論的股指預測系統的設計與實現

張志振　楊光軍

摘 要： 使用MATLAB設計并實現了一個股指預測系統。該系統以上海證券綜合指數歷史數據為樣本，首先用MATLAB軟件擬合了上證指數每月月底收盤價隨時間的變化曲線，從宏觀上掌握上證指數的變化范圍和規律；接著用灰色模型對上證指數進行中短期預測，可以預測未來半年和未來6天的上證指數。仿真實驗說明算法是有效的，預測誤差小。

關鍵詞： 灰色理論； 股指預測； 系統； MATLAB

中圖分類號：TP311.52 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2013）08-38-02

0 引言

近年來，股票扮演著越來越重要的角色，股價指數是衡量股票發展趨勢的一個重要指標，股指預測成為越來越多學者研究的焦點[1-5]。灰色理論具有樣本少、訓練快、預測精度高等特點[6]，許多研究都使用灰色理論對股指進行預測[4-5]。本文使用MATLAB設計并實現了一個股指預測系統，該系統以上海證券綜合指數歷史數據[7]為樣本，首先用MATLAB軟件擬合了上證指數每月月底收盤價隨時間的變化曲線，從宏觀上把握上證指數的變化范圍和規律，接著用灰色模型對上證指數進行中短期預測，實現對未來半年和未來6天的上證指數的預測。仿真實驗表明該算法是有效的，預測誤差小。

1 灰色預測模型的建立

本系統對股指進行了兩種預測：未來半年的月底數據預測和未來6天的每日數據預測。

1.1 對月底數據進行預測

由最小二乘法相關知識及MATLAB軟件可得發展系數a和灰作用量b為：a=-0.0053665，b=2373.5081。

將得到的發展系數a和灰作用量b值代入灰色預測模型：

1.2 對每日數據進行預測

選取2013年2月19日到2013年3月20日的上證指數每日收盤價22個數據作為樣本數據，對每日的數據進行預測。其中將2013年2月19日到2013年3月12日的16個數據作為訓練數據，將2013年3月13日到2013年3月20日的6個數據作為檢驗數據。其預測過程與1.1節相同，得到的每日數據預測的灰色模型如下。

2 灰色預測模型的檢驗

2.1 對月底數據的灰色模型進行檢驗

根據公式⑴的灰色預測模型對上證指數中從2012年10月到2013年3月底的6個數據進行灰色預測檢驗，得出6個上證指數數據預測及檢驗結果，如表1所示。

4 結束語

本系統使用當前流行的預測算法灰色模型和神經網絡對上證指數進行預測，并使用MATLAB進行實現。通過仿真實驗說明算法是有效的，預測誤差小。該系統使用灰色模型對上證指數進行中短期預測，可以預測未來半年和未來6天的上證指數。界面簡潔，易操作，具有很強的實用性。但本系統僅限在預測時期的國內金融市場現狀不發生較大變化情況下的預測，現實中影響股指的因素很多，怎樣考慮多方面的因素是我們以后研究的方向。

參考文獻：

[1] 孫彬，李鐵克，張文學.基于GD-FNN 的金融股指預測模型[J].計算機應用研究，2010.27（9）：3272-3278

[2] 李佳.多因素線性回歸模型對股指預測作用的分析[D].上海交通大學上海高級金融學院MBA論文，2011.

[3] 王汝，芳田業鈞.消費者信心指數與股票市場收益的實證研究[J].經濟與管理，2009.23（12）：22-26

[4] 吳朝陽.基于GM（1，1，μ，ν）模型的股指預測[J].計算機技術與自動化，2010.29（3）：113-116

[5] 鄭斯日古楞.灰色神經網絡在股票價格預測中的應用[J].計算機仿真，2012.29（2）：382-385

[6] 劉思峰，謝乃明等.灰色系統理論及其應用（第四版）[M].科學出版社，2008.

[7] 搜狐.上證指數歷史數據.http：//q.stock.sohu.com/zs/000001/lshq.shtml.