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基于主成分分析法的股票最優(yōu)選擇

2020-03-10 09:09:16黎涵予邵振東張子涵袁玉
科學(xué)與財(cái)富 2020年33期

黎涵予 邵振東 張子涵 袁玉

摘 要:在數(shù)學(xué)方法百出的今天,選擇合適的模型對(duì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析,往往可以通過剖析已有數(shù)據(jù),在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,得出最優(yōu)方案解。在本文中我們通過主成分分析法討論股票,在網(wǎng)絡(luò)爬取的數(shù)據(jù)下,將數(shù)據(jù)分為幾種因素,每個(gè)因素從某一方面反映了股票的變化情況,要綜合多個(gè)影響因素評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析。使用主成分分析法對(duì)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)而得出最優(yōu)方案。

關(guān)鍵詞:主成分分析法;MATLAB;最優(yōu)選擇

0引言

目前,中國(guó)市場(chǎng)交易制度、信息披露制度和證券法規(guī)等配套制度體系已經(jīng)建立起來,投資者日趨理性和成熟,機(jī)構(gòu)投資者迅速發(fā)展已具規(guī)模,政府對(duì)證券市場(chǎng)交易和上市公司主體行為的監(jiān)管已見成效[1]。近年來我國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展和證券交易規(guī)模不斷擴(kuò)大,越來越多的資金投資于證券市場(chǎng),與此同時(shí)市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)也十分劇烈,而波動(dòng)作為證券市場(chǎng)中最本質(zhì)的屬性和特征,市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)于人們風(fēng)險(xiǎn)收益的分析、股東權(quán)益最大化和監(jiān)管層的有效監(jiān)管都有著至關(guān)重要的作用,因此研究證券市場(chǎng)波動(dòng)的規(guī)律性,分析引起市場(chǎng)波動(dòng)的成因,是證券市場(chǎng)理論研究和實(shí)證分析的重要內(nèi)容,也可以為投資者、監(jiān)管者和上市公司等提供有跡可循的依據(jù)。所以本文對(duì)引起市場(chǎng)波動(dòng)的幾個(gè)成因進(jìn)行分析,得出最優(yōu)方案。

1 數(shù)據(jù)選擇

本文數(shù)據(jù)我們從網(wǎng)上隨機(jī)爬取,測(cè)試模型的可行性。

選取對(duì)股票波動(dòng)的幾個(gè)影響因子:開盤價(jià)格、最高價(jià)格、最低價(jià)格、收盤價(jià)格、成交量。選好數(shù)據(jù)后,要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換。下文有提到。

2 主成分分析模型的建立與求解

2.1主成分分析法的基本思想

主成分分析是將原來許多個(gè)有一定相關(guān)性的指標(biāo)重新組合成一組新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)。在分析過程中,我們應(yīng)從原始變量中導(dǎo)出少數(shù)幾個(gè)主成分,使它們盡可能多地保留原始變量的信息。

2.2主成分分析模型的建立

(1)確定分析變量,搜集數(shù)據(jù)資料。

(2)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換。

原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是為了消除由于量綱的不同可能帶來一些不合理的影響。

(7)對(duì)m個(gè)主成分進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

對(duì)m個(gè)主成分進(jìn)行加權(quán)求和,記得最終評(píng)價(jià)值。權(quán)數(shù)為每個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率[3]。

2.3主成分分析模型的求解

由于各股票的開盤收盤最高最低價(jià)格中不存在夸張的極值,所以用平均值來代表樣本比較合理。

(1)計(jì)算出樣本相關(guān)系數(shù)矩陣

(2)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值和相應(yīng)的特征向量[4]。

(3)最終結(jié)果

3 總結(jié)

根據(jù)上表情況,可知在主成分分析法之后,總得分前三的是第九支股票、第十支股票和第三支股票。當(dāng)然數(shù)據(jù)的選擇也對(duì)結(jié)果有很大的影響,因此要考慮好對(duì)方案的幾個(gè)最佳影響因子,得出最佳方案解。

參考文獻(xiàn):

[1]趙純.我國(guó)政策市的制度性成因探討[J].商業(yè)時(shí)代,2010,(27):49-50,82. DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2010.27.027.

[2]卓鵬宇.基于時(shí)間序列分析的股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型研究[D].浙江:浙江工業(yè)大學(xué),2016.

[3]鄭意,宋述剛.我國(guó)主要地區(qū)(城市)水質(zhì)污染情況的主成分分析[J].科學(xué)與財(cái)富,2010,(11):27-28.

[4] 李亞慧,高仲芳,姚文靜, 等.基于主成分分析法的上海原油期貨價(jià)格波動(dòng)研究[J].統(tǒng)計(jì)學(xué)與應(yīng)用,2020,9(03):377-385. DOI:10.12677/SA.2020.93040.

作者簡(jiǎn)介:

黎涵予(2000-),男,漢,四川省內(nèi)江市,本科,研究方向:飛行器適航技術(shù)

邵振東(2001-),男,漢,河北省邯鄲市,本科,研究方向:飛行器適航技術(shù)

張子涵(2000-),女,漢,山東省泰安市,本科,研究方向:工程造價(jià)

袁玉(2001-),女,漢,四川省宜賓市,本科,研究方向:食品質(zhì)量與安全

(西華大學(xué) ?四川 ?成都 ?610039)

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