兩類組合BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在股價預測中的應用

林國超 杜宇鍵 劉娟

摘 要：股票價格的變化的受到多種因素的影響，單一的模型難以準確的對其變化規(guī)律做出準確的預測分析。本文以2019年6月24日—2020年4月28日間的比亞迪（SZ002594）股票價格作為研究樣本，通過兩種不同組合模型來分別進行訓練樣本和預測股價的變化。結果表明基于BP-GM（1，1）模型的預測精度更高，對股價的動態(tài)分析能提供更有益的參考。

關鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡;ARIMA模型;股價預測

中圖分類號：F23 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.26.072

0 引言

近年來股票越來越成為人們進行投資的重要工具，然而股票價格的變動受到諸多因素的影響。證券上市場股票價格受到外部的國際政治、金融政策宏觀因素和企業(yè)經(jīng)營情況，板塊間的波動等微觀因素的影響。那么如何科學預測股票價格的變化就具有重要的理論和現(xiàn)實意義，可以減少投資決策中的不確定性和盲目性，分散風險，提高投資收益。

在過去幾十年中，有許多研究學者提出了多種不同的股價研究預測方法。其中多數(shù)模型分析方法的原理大多分為兩種：一是基于大量歷史數(shù)據(jù)對未來的業(yè)績、題材、發(fā)展趨勢作出預測，還要結合現(xiàn)如今的市場經(jīng)濟情況、政策等帶來的影響做出自己的統(tǒng)計分析等;二是類似于k線理論的技術分析法，根據(jù)股票成交記錄等信息計算各種指標，形成相關的圖表，從而估計股票現(xiàn)階段的走勢。

當下隨著數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等新興技術的不斷涌現(xiàn)，建立各種數(shù)學模型對股票價格進行精準預測也成了國內外學者和業(yè)界人士的廣泛關注。本文的研究目的的是分別運用灰色GM（1，1）模型與移動平均自回歸ARIMA模型，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行股票價格的預測。模型的建立過程中以R語言程序為工具進行實現(xiàn)，對國內股票市場的比亞迪（SZ002594）為研究對象，更加精準地預測股票在未來的漲跌變化。

1 理論介紹

1.1 灰色預測模型理論

灰色系統(tǒng)預測模型是一種研究不確定性信息的模型和方法。通過對系統(tǒng)因素來進行相關聯(lián)分析，再對原始數(shù)據(jù)累加生成處理，來探索數(shù)據(jù)變化的規(guī)律。

2.3 ARIMA模型的數(shù)據(jù)處理

要ARIMA模型首先確保數(shù)據(jù)為一組時間序列，其次還要對于數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性分析。由圖4知顯然我們所得的股價收盤價數(shù)據(jù)為一組時間序列，對于該組數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性分析。從圖5可以知道原始數(shù)據(jù)的自相關系數(shù)長期大于0，可以知道為一組非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)。

對原始數(shù)據(jù)的訓練集首先進行自相關分析，然后偏自相關分析，參考圖6可以知道訓練集的自相關圖為拖尾，確定q=0，訓練集的偏自相關圖在1、3、4、11、15階時超出了虛線，通過運行代碼可知當p=15時所得的AIC值最小為6547。

2.4 基于BP-ARIMA模型的股價預測圖

3 結論

本文構造了兩種不同的模型，即灰色GM（1，1）模型和ARIMA模型分別與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測模型。由于股票價格每日波動較大，采取每日該股票的收盤價為樣本，時間長度為10個月的該股價波動的時間序列數(shù)據(jù)為研究對象。通過上面實證數(shù)據(jù)分析可到下面結果：

（1）基于灰色系統(tǒng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型中，因為灰色預測的特點，即需要的原始數(shù)據(jù)量小，較為依賴于歷史數(shù)據(jù)，但在股市這個波動頻繁的背景下，該預測方法就會失真，因為灰色預測模型適用于短期預測和較少原始數(shù)據(jù)即數(shù)據(jù)波動較少的場景，所得出的結果也是與歷史數(shù)據(jù)有著線性關系的，但通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡的進一步擬合，并沒能完全消除這種線性關系，參考圖2和圖3，因此所得的結果并不十分理想。

（2）基于ARIMA模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型中，結果顯示ARIMA模型得出的擬合結果是優(yōu)于灰色預測模型的，但只能給出一個估計區(qū)間，加入BP模型對預測結果來做出進行進一步地修正，擬合程度相對比較高，預測精度達到99.5%，擬合結果也是符合預期的，參考圖7與圖8。

通過兩種模型的預測結果來看，可以確定在觀測的時間段內的該股票是呈大致的上升趨勢，比較兩種模型的擬合圖可以知道，在中長期預測擬合中，自回歸移動平均模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型是優(yōu)于基于灰色GM（1，1）的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

參考文獻

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