深市A股日成交量预测研究

徐尚友 邵媛媛

深市A股日成交量预测研究

徐尚友 邵媛媛

证券投资软件的日成交量预测多采用通达信虚拟成交量指标 (TDX－VVOL)，该指标在交易日的较早时间段预测精度很差。论文尝试找出决定A股日成交量的显著影响因素，采用多元线性回归的方法对深市日成交量进行定量预测，以解决TDX－VVOL的早盘预测误差过大问题。

线性回归;虚拟成交量，深市;日成交量

股价和成交量是股票市场两个最为根本的变量。量在价先，尽早准确地预测全天成交量，可以提前预判当日股市活跃度，帮助投资者做出理性投资决策。当前各证券投资软件普遍采用是通达信虚拟成交量指标(TDX－VVOL)来预测股市日成交量，预测公式为:当日预测成交量=即时成交量 (手)*240/离开市的分钟数，其预测原理基于这样的假设:全天成交量在分时上没有显著变化，成交量的柱状图呈近似的均匀分布状态。这显然不符合日成交量的实际分布规律，实际日成交量柱状图在全天240分钟内并呈“两边高、中间低”的“U形”分布特征，即:开盘和收盘的30分钟成交量较大，而中间的180分钟成交量显著较少。由于算法简单，在全天四个小时的时间段内，越早时间段TDXVVOL的预测精度越差，在全天的最初半小时内，由于该指标的预测误差过大，几乎完全没有参考价值。论文尝试采用逐步回归的方法，以深市A股数据为基础，找出决定A股日成交量的自变量进行定量预测，以解决TDX－VVOL的早盘预测误差过大问题。

一、预测模型及预测原理

由于A股当前实行T+1的交易制度，当日买入的股票要下一个交易日才能卖出，因此理论上来说当日成交量的大小应受到前1个交易日(t－1)的成交量影响，同理受T+1制度的递延影响，当日成交量还受二天前 (t－2)、三天前 (t－3)、…n天前 (t－n)的成交量影响，距离越远的成交量对当日 (t日)成交量影响越小;此外，由于A股每日开盘的较早时段成交量较大，且对日成交量贡献显著，因此，若在预测模型中加入开盘早期的成交量动态数据，则理论上对当日全天成交量预测的精确度有正向作用。

因此，将股市当日成交量定为被解释变量Y，由于实际成交量贡献值较大，将当日开盘的5分钟、15分钟以及30分钟成交量，分别定为解释变量X1、X2、X3，前1、2、3、……10日成交量分别定为解释变量Y1、Y2、Y3……Y10。这样建立包含13个解释变量的初始回归模型:

利用Eviews软件对初始模型采用普通最小二乘法 (OSL)进行逐步回归，剔出无效的变量，保留有效的解释变量，估计出预测日成交量模型中的参数值，然后利用Eviews软件的相关功能对模型的参数经行相关检验，最后得到的模型可用来预测分析。

二、数据分析及回归结果

以深市2014年全年日成交量数据为样本，包括每天的当日成交量、当日开盘5、15、30分钟成交量等。数据来源于国元领航证券。为了得到真实、准确、合理数据，剔出了部分不合理数据 (例如节假日前后的异常数据)，最后得到190个有效样本，预测模型以此样本进行数据分析，最终得到拟合效果较好的回归模型。在Eviews软件进行逐步回归主要过程如下:

1.包含13个解释变量的初始回归模型:

通过t检验剔除无效的解释变量x2、y3、y4、y7、y8、y9、y10，剩余t检验显著的解释变量包括:x1(当日开盘5分钟成交量)、x3(当日开盘30分钟成交量)、y1(前一天日成交量)、y2(前二天日成交量)、y5(前五天日成交量)、y6(前六天日成交量)。保留的解释变量基本符合股票投资常识。

2.对剩下的显著解释变量x1、x3、y1、y2、y5、y6建立模型，回归结果:

计算模型2各个解释变量的相关系数，可以看出各解释变量之间存在多重共线性。为了修正多重共线性，需要采用逐步回归的方法。

3.分别作y对x1、x3、y1、y2、y5、y6的一元回归，并逐步加入解释变量进行逐步回归，最终得到的拟合度最优模型:

三、预测及比对分析结果

为了验证通达信虚拟成交量指标 (TDX－VVOL)公式和模型的预测误差，利用2015年3月31日的深圳A股的成交量数据，分别在9: 35、9:45、10:00整分别查看TDX－VVOL全天预测量，并计算出模型在10:00得到的实时预测值，通达信TDX－VVOL和模型预测的误差率如下:

通达信虚拟成交量指标 (TDX－VVOL)和模型预测的误差率

时间 当日实际值 预测全天成交量 误差率(%) 9:35 484897760 19386619392 3998 9:45 484897760 11010089472 2271 10:00 484897760 9281035776 1914预测模型484897760 693502967 43.02

可以看出在10:00实时分析，回归模型预测的误差率绝对值远远小于通达信虚拟成交量指标 (TDX－VVOL)的误差率，符合预期，较之TDX－VVOL的早盘预测可以更加及时准确地预测全日成交量。

(作者单位:安徽师范大学经济管理学院)

［1］ 梁增辉.中国股票市场量价关系研究［J］.西南财经大学学报，2013:24－31.

［2］ 宋立柱.股市成交量及相关指标的指标体系研究［J］.内蒙古财经学院学报，1995:92－94.

［3］ 彭定贇.计量经济学［M］.华中科技大学出版社，2012:100－140.

徐尚友 (1970－)，男，博士，安徽师范大学经济管理学院老师，研究方向:技术经济。