短期股价预测的模型分析

2015-05-15王强

时代金融 2015年12期

王强

（泉州纺织服装职业学院，福建泉州 362700）

一、目前我国经常使用的股价波动模型论述

（一）证券价格和Markov过程

我们通常将直接影响证券价格的不同因素构成的集合设定为ψ，顺势定义二元函数 f（ t，ε），t∈T，ξ∈ψ，当中 T={期权生存期}。由此可以清晰判定，任何已经确认的ξ，f（t，ξ），在形成一组时间函数过后，便存在一类随机化过程，当中f（t，ξ）就是证券价格的核心变动函数，如若证券在t2时刻的价格f（t2，ξ2），会随着上一时刻t1时的证券价格f（t1，ξ1）波动而产生较大变化回应，就是说随机过程 f（ t，ξ），t∈T，ξ∈ψ，对于不同有限时序 t1

P{f（ tn，ξ） ∠fn|f(tn-1，ξn-1），f（ tn-2，ξn-2）， … f（ t1，ξ1）}=P{f（ tn，ξ）∠fn|f（ tn-1，ξn-1）}，所以 f（ t，ξ），t∈T，ξ∈ψ，整体上符合Markov规则。

（二）Ito定理的简单描述

假设随机变量x的值满足Ito过程：

dx=a（ x，t）dt+b（ x，t）dz

当中dz属于一类维纳过程，则涉及x与t的函数G（x，t）必然会满足以下规范条件：

当中（a*δG/δx+δG/δt+b2*1δ2G/2δx2）作为 G的漂移率，（ δG/δx）2b2则是 G的方差。

二、改进过后短期股价变化预测模型的相关细节验证解析

（一）股价波动模型

假设股票价格S满足维纳过程要求，就是说：

当中μ，δ为常数，dz能够很好地适用于维纳过程。

如若G=1nS，依照Ito定理得出以下结果：

将以上公式加以离散化处理，便得出

当中ε属于标准正太分布的随机抽样值。同时得出以下结论：

之后便可将（ 5）转化成 E（ △S/S）=（ μ-δ2/2）△t，D（ △S/S）=δ2△t，进一步说明

第一阶段：数据采集及准备。在CNKI数据库上将选中的407篇文献，选择Refworks格式导出文献，文件名命为download_N.txt，并将文件存放在input文件夹(前期建立三个文件夹并命名，依次input、output、data)，建立数据库。

那么，在[T，t]时间段内股价实质性运动模型便可确定为：

当中t时G值为1n，T时G值为1nST。

（二）模型的修改细节

1.余波效应。依照以往实践调查经验整理判定，涉及股票价格变化可以细化为趋势和阶段两个类型，尤其在市场环境影响作用下，股票价格S交易方式存在显著的连续性，对于上一阶段各类状况依赖性也相对较强，而不属于某类前时刻点的状况，就是说在[t0，t3]这个时间段中，S会始终遗留某类总体惯性特征，大的趋势基本稳定（除了某类突发性政治、经济问题衍生情况下），所以，在[t2,t1]，（t0

当中，a可以看作是两个阶段相互作用的系数，具体结果主要由S总体趋势决定。

2.a系数的精准化认证。现下我国在开展短期股价预测模型分析事务中，经常使用指标法进行S的运动特征确认，涉及这部分指标法类型主要包括三类：包括映射股价相对高低、投资者心态，和以成交量为核心映射出的市场动力。上述内容透过各类层面进行我国股价市场诸多运作特征生动化描述，为笔者结合物缘理论构筑起科学化指标预测体系，奠定一定的基础。

长期以来各类投资主体始终将核心注意力，投射在股价将会上升、下降或是维持在正常变动范围等结果之上，由此，笔者决定暂时设定股价将会上升的区间为正域，将会下降的股价区间设定为负域，而稳定在合理范围内的波动效果，则视为零界。此时，相关的技术指标和关联函数则表现为：

第一，心理线（PSY）。其主要利用测定特定时期内投资主体心理、买卖倾向之后，进行市场多空强弱程度评估，具体计算公式如下所示：

PSY=（N日中股价上涨天数之和/N）*100（5≤N≤12）其中的判断准则表现为：

PSY值在25以下属于超卖区域，价格会呈现回落趋势；PSY值在75以上则视为超买区域，价格相对地会持续上涨；PSY值维持在25～75之间则是正常区域。这部分关联函数为：