上海市股票预测及分析讲解.docx

上海股市指数研判分析及预测
摘 要 本文主要讨论影响上海股市指数涨跌的主要指标及收盘价预测的问题。
针对问题一，根据钱龙股市分析软件确定影响股市指数涨跌的 8个指标分别
为 KDJ.%K KDJ.%D KDJ.%J MA KLINE、 , 以收盘价的时间序列为母序列，各指标的时间序列为子序列，分别计算母序列与 每个子序列的关联系数，进而得到灰关联度，建立灰关联分析模型。借助MATLAB 解出各子序列与母序列的关联度分别为 、、、、
、、 ,因此影响上海股市指数涨跌的三个主要指 标分别为KDJ. %J MAK KLINE使用双样本均值检验，由技术分析产生的交易 信号所得到的条件收益率是否与无条件收益率有显著差异来判断所选指标的有 效性，比较条件收益率样本与无条件收益率样本是否相同。 最后得出这三个指标
具有有效性。
针对问题二，在深入分析股票预测方法的基础上，根据 BP神经网络进行股 市预测的原理，利用改进后的BP算法提高预测精度，以MATLAB勺神经网络工具 箱建立基于BP神经网络的股市预测模型，并借助MATLA加现对股市中收盘价的 短期预测（预测结果见表9）;以2014/7/14到2014/8/20问每日的收盘价为时 间序列建立灰色GM（1,1）模型，利用MATLAB寸收盘价作中期预测（预测结果见 表 13）。
针对问题三，利用三次样条函数插值的方法，建立函数插值模型，借助 MATLAB寸收盘价作三次样条函数插值预测（预测结果见表 15）,与问题二中基
于BP神经网络的股市预测得出的收盘价进行比较，得出三次样条函数插值模型 的预测值比基于BP神经网络的股市预测模型得出的预测值整体平均偏高 %。
将模型推广到人口数量的预测、公司产品产量及销售额的预测等方面，运用 神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域也有非常广泛的前景。
关键词 灰关联分析；BP神经网络；灰色GM（1,1）;三次样条函数插值；MATLAB
一、问题重述
股票市场的股价指数是反映股票在不同时期价格变化情况的重要指标， 股价
指数的涨跌与广大股民的切身利益息息相关。 MACD KDJ MA布林通道、超买
超卖及乖离率等是与某一时刻一定经济投资组合的股票相关的价格计量指标， 它
反映了股市综合变化趋势和变化程度，探讨这些指标有助于分析及预测股市股票 价格波动。因此，投资者往往会利用这些指标来判断评价股市变化趋势， 审视股
票市场运作是否正常，发展是否优良，从而把握股票市场发展态势，确定投资理 财策略，保障自身投资利益，并稳步获取利益。
请根据这些指标，利用数学建模解决如下问题：
(1)给出上海股市指数涨跌的三个指标，并检验其有效性；
⑵对上海股市进行中短期预测；
(3)应用三次样条函数插值对上海股市进行中短期预测，将其结果与问题二得到 的预测结果比较，指出其间的差异。
二、问题分析
随着经济的发展和人们投资意识的增强，股票投资已成为很多人理财的一种 重要方式，且影响一个家庭的收入。然而，股票市场具有高风险与高收益并存的 特性，是否能够对股市行情有比较准确的预测，对投资者有很大的实际应用价值。
针对问题一，影响股市收盘价的指标很多，其中影响比较大的如MACDKDJ MA布林通道、超买超卖及乖离率等，每个指标均有不同的多种子指标，在众多 指标中找出对上海股市收盘价影响较大的三个指标，需查找出 2014/7/14到
2014/8/20间每天的收盘价与每个子指标的数据，计算收盘价与每个子指标的关 联系数及其关联度。在所有关联度中找出三个数值最大的， 所对应的指标即为需 要找的指标。
使用双样本均值检验，由技术分析产生的交易信号所得到的条件收益率是否 与无条件收益率有显著差异来判断所选指标的有效性，比较条件收益率样本与无 条件收益率样本是否相同，若技术分析指标分析产生的交易信号所得到的条件收 益率高于无条件收益率，则认为技术分析指标是有效的，反之无效。
针对问题二，用基于BP神经网络的股市预测进行短期预测， 根据BP神经网 络进行股市预测的原理，对所建立的预测模型进行训练，并用训练好的 BP神经
网络股市预测模型来预测收盘价。BP神经网络通过对以往历史数据的学****确 定股票价格的变化趋势之间的非线性关系， 并将其存储在网络具体的权值和阀值
中，从而预测收盘价。
用灰色GM(1,1 )模型进行中期预测，以每日的收盘价为时间序列建立灰色 GM(1,1)模型，利用MATLAB®测2014/8/22到2014/10/03间每天的收盘价。
针对问题三：利用三次样条