检索结果-内蒙古大学图书馆

山西广播电视大学学报 2018年第3期23卷 93-99页

作者：韩晓丽山西广播电视大学山西太原030027

成交量、成交价是股票成交的依据,是证券投资技术分析中两个密不可分的要素。但是,现有证券技术分析指标只包含成交量或成交价其中一个要素,而分析要素的缺失,必然无法保障技术分析指标的准确性。根据资金(准确地说应该是成交额)是股市... 详细信息

成交量、成交价是股票成交的依据,是证券投资技术分析中两个密不可分的要素。但是,现有证券技术分析指标只包含成交量或成交价其中一个要素,而分析要素的缺失,必然无法保障技术分析指标的准确性。根据资金(准确地说应该是成交额)是股市的唯一驱动力、个股不会同幅度涨跌和等量成交、推动股票波动的资金必然有强度上差异的这些特征,按照能在个股之间横向对比它们资金的强度差异的思路来创建一个数学模型,获得包括成交量、成交价两个分析要素的资金流动强度,用来代替现有技术指标中的单一分析要素,使证券技术分析指标克服原来因分析要素缺失所产生的误差,从而能够更科学、更精确地预测股票的波动趋势。同时,若将这些内容融入《证券投资分析》等相关教材中,将弥补证券技术分析领域中的一个缺陷。

关键词：技术分析指标成交量成交价资金流强度

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证券市场技术分析有效性实证检验

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合作经济与科技 2023年第11期 60-63页

作者：刘今禹北京林业大学北京

随着学术争鸣与科技飞跃,与20世纪相比投资理论与应用已逐渐被普遍化,带入千万家庭,掌握传统股票技术分析方式可指引大众获得额外收益。本文对指数平滑移动平均线(MACD)、随机指标(KDJ)于中国2000~2020年A股交易市场上的有效性进行实证... 详细信息

随着学术争鸣与科技飞跃,与20世纪相比投资理论与应用已逐渐被普遍化,带入千万家庭,掌握传统股票技术分析方式可指引大众获得额外收益。本文对指数平滑移动平均线(MACD)、随机指标(KDJ)于中国2000~2020年A股交易市场上的有效性进行实证分析检验,验证部分指标在特定年段有提供超额收益的能力,并提出交易策略执行建议。

关键词：技术分析指标指数平滑移动平均线随机指标

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基于神经网络模型的大宗商品价格预测研究

基于神经网络模型的大宗商品价格预测研究

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作者：任亚随中南财经政法大学

学位级别：硕士

价格在投资和交易环节中扮演着重要角色,价格的走势一方面影响市场的发展状况,另一方面会对广大投资者的利益产生冲击,因此,价格的波动一直是金融投资领域研究的重点方向之一。大宗商品大多为工业基础产品,其供需平衡与否会对整个工农... 详细信息

价格在投资和交易环节中扮演着重要角色,价格的走势一方面影响市场的发展状况,另一方面会对广大投资者的利益产生冲击,因此,价格的波动一直是金融投资领域研究的重点方向之一。大宗商品大多为工业基础产品,其供需平衡与否会对整个工农业经济体系产生巨大影响,其价格变动极易引发整个经济体系的波动,因此对于大宗商品期货价格的预测研究具有非常重要的实际意义。另外,日渐成熟的神经网络作为先进的深度学习技术已经在金融领域得到广泛应用。所以本文紧跟深度学习的步伐,通过设计不同的深度学习网络模型对商品期货的价格进行预测与对比,以期为投资者的投资交易、政府宏观层面对大宗商品价格监控以及风险预防提供一定的借鉴。本研究主要从三部分对大宗商品期货价格预测问题进行展开研究。首先调研了深度学习方法在统计相关方面的具体应用,梳理并阐述了深度学习方法中相关模型的基础知识和工作原理;随后运用统计学中的GARCH模型对所选三种期货(豆粕、沪铜、PTA)市场的有效性进行了实证研究,根据实证研究结果选择了CNN(卷积神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)以及CNN-LSTM模型,分别运用这三个模型对三种不同类型的期货的价格进行了预测,并且选取RMSE(均方根误差)、MSE(均方误差)和MAE(平均绝对误差)作为评价指标来比较模型预测效果的好坏;最后,为了从多个角度探究期货商品价格的影响因素以及提高模型预测的泛化能力,本文还分别选取了技术分析指标和基本面因素指标作为两种不同的数据特征,并且结合深度学习模型的预测图样与三种评价指标对预测结果进行全面的比较。本文首先设计了用于对豆粕、沪铜、PTA期货从技术分析指标与基本面因素两方面进行预测的CNN模型、LSTM模型和CNN-LSTM组合模型;其次,用所设计的模型对三种期货进行充分的预测实验,并对各个模型的实验结果从多个角度进行对比;最后,对本次研究的实证结果进行系统化的讨论与总结。总的来说,本文的实证结果首先证明豆粕、沪铜、PTA期货品种价格波动存在着长期记忆性并且是多因素共同作用的结果,期货当天的收盘价往往是由过去的收盘价、移动平均线、相对强弱指标以及现货价格、对应国际期货价格等多种因素共同决定;其次,本次实证还证明了所选三种期货的市场均尚未达到弱势有效,仍可基于技术分析方法、基本面分析并结合CNN模型、LSTM模型以及CNN-LSTM组合模型来对期货价格进行预测研究;最后,实证结果表明在考虑不同投入因素的情况下,本文的三个模型都能对豆粕、沪铜、PTA期货价格做出有效的预测,虽然对期货价格的预测结果依据数据的具体情况有一些差异,但整体上LSTM模型预测效果会优于CNN模型,且CNN-LSTM组合模型在三者中为最优,具有更强的泛化能力,不论是基于技术分析指标还是基本面分析指标都能获得最优的预测结果,相比较来说,基于基本面因素的预测效果要好于技术分析指标。

关键词：神经网络模型组合模型大宗商品价格预测技术分析指标基本面因素

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基于KDJ与斐氏数列的股票趋势预测研究

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科技风 2021年第32期 177-180页

作者：康喜能陈国华湖南人文科技学院数学与金融学院湖南娄底417000

斐氏数列&黄金分割百分比是数学家莱昂纳多·斐波那契(Leonardo Fibonacci)所发明的一种在数字、人类活动、事物相似节律的发现,可用以股票走势的分析。KDJ指标又叫随机指标,是一种技术分析指标,它起先用于期货市场的分析,后被... 详细信息

斐氏数列&黄金分割百分比是数学家莱昂纳多·斐波那契(Leonardo Fibonacci)所发明的一种在数字、人类活动、事物相似节律的发现,可用以股票走势的分析。KDJ指标又叫随机指标,是一种技术分析指标,它起先用于期货市场的分析,后被广泛用于股市的中短期趋势分析,是股票市场上最常用的技术分析工具。本文先介绍斐氏数列,利用斐氏数列&黄金分割比的规律来判断浪的形成和股票价格的调整幅度,进而结合KDJ来对股票走势进行分析,通过建立一个基于KDJ和斐氏数列的模型来预测单只股票未来趋势的演变。

关键词：黄金分割比技术分析指标 KDJ模型

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探討技術分析於GARCH模型預測外匯波動度之成效-以日幣、墨西哥比索為例

探討技術分析於GARCH模型預測外匯波動度之成效-以日幣、墨西哥比...

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作者：陳怡安中興大學

学位级别：碩士

本研究之主要目的为探讨使用技术分析於 GARCH 模型，是否改善对於外汇波动率之预测能力。首先，是以实现波动率为数据资料，采用四大类技术分析指标，如为移动平均线(Moving Average，以下简称 MA)、濾嘴法则(Filter Rules，以下简称 ... 详细信息

本研究之主要目的为探讨使用技术分析於 GARCH 模型，是否改善对於外汇波动率之预测能力。首先，是以实现波动率为数据资料，采用四大类技术分析指标，如为移动平均线(Moving Average，以下简称 MA)、濾嘴法则(Filter Rules，以下简称 FR)、支撑与压力(Support and Resistance，以下简称 SR)以及通道突破(Channel Breakout，以下简称 CB)，使用技术交易规则来产生交易讯号，将其应用於两种外汇汇率，包括成熟市场的日币与新兴市场的墨西哥比索，再将交易讯号加入於以日报酬率为数据资料的 GARCH 模型之条件变异数内进行参数估计，估计方法采用最大概似估计法(Maximum likelihood)，并选择逐日滚动之方法进行预测。最後，为了避免资料探勘偏误之问题，选择逐步预测力优劣检定挑出可击败 GARCH 基准模型之本研究模型，其中将 MAE 和 MSE 作为评价基准建立损失函数。实证结果发现本研究使用技术分析调整後，在成熟市场与新兴市场皆有少部分竞争模型对波动度之预测可显着击败GARCH 基准模型。

关键词：外匯技術分析指標 GARCH 模型波動率預測逐步預測力優劣檢定法

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基于PCA-MLR-MEABP模型的上证指数预测

基于PCA-MLR-MEABP模型的上证指数预测

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作者：刘立力兰州大学

学位级别：硕士

在股票市场的发展过程中,人们一直致力于如何准确地预测股票价格,与此同时,预测方法也在不断更新。到目前为止,简单的模型已经不能满足人们对预测精度的期望。本文提出的PCA-MLR-MEABP组合模型意在预测上证指数的走向,实现了两个结合:... 详细信息

在股票市场的发展过程中,人们一直致力于如何准确地预测股票价格,与此同时,预测方法也在不断更新。到目前为止,简单的模型已经不能满足人们对预测精度的期望。本文提出的PCA-MLR-MEABP组合模型意在预测上证指数的走向,实现了两个结合:多种技术分析方法的结合、线性方法(主成分分析、多元线性回归)与非线性方法(思维进化算法优化的BP神经网络)的结合,具有很强的预测能力和实际应用价值。为了更好地提取上证指数的趋势信息,本文从股价、成交量、涨跌趋势、涨跌幅度等方面,选取BBI指标、MWVAD指标、乖离率(BIAS指标)、K值、D值、BOLL指标、WR指标、成交量八个技术指标,使用主成分分析法(PCA)进行指标的汇总和趋势分解;然后利用多元线性回归(MLR)的方法将主成分分析的结果整合成四个主成分变量;接着使用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的权值和阈值,最终构造出优化模型PCA-MLR-MEABP组合模型。为了说明组合模型的有效性,本文从拟合精度和趋势预测精度两个方面共选取了四个误差检验统计量,对PCA-MLR-MEABP组合模型、涉及到的PCA-MLR组合模型和BPNN模型、单一的神经网络模型:广义回归神经网络(GRNN)模型、交叉验证-随机森林(CV-RF)模型、Elman神经网络(ElmanNN)模型做误差检验,最终发现,PCA-MLR-MEABP组合模型在模型拟合度和趋势预测准确度方面都有显著优势。

关键词：技术分析指标主成分分析(PCA) 思维进化算法(MEA) BP神经网络(BPNN) 随机森林(RF) 广义回归神经网络(GRNN)

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随机波动率模型下技术分析指标的一些性质(英文)

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应用数学 2010年第2期23卷 461-466页

作者：刘伟王静上海金融学院统计系上海201209

一些流行的技术指标(例如布林带,RSI,ROC等)被股市交易者广为使用.交易者将每日(小时,周,……)的实际股价作为计算某个技术指标的样本,通过观察相关频率来指导投资.技术指标的有效性已在广泛的应用中得到了验证.我们已经证明在Black-Sch... 详细信息

一些流行的技术指标(例如布林带,RSI,ROC等)被股市交易者广为使用.交易者将每日(小时,周,……)的实际股价作为计算某个技术指标的样本,通过观察相关频率来指导投资.技术指标的有效性已在广泛的应用中得到了验证.我们已经证明在Black-Scholes模型下,某些技术指标有许多有用的统计性质.作为更一般的情况,随机波动率模型在金融数学中得到了广泛的讨论.本文基于随机波动率模型对技术指标的统计性质进行了研究.研究结果表明,如果股票价格服从随机波动率模型,则技术指标的合理性可以得到有力的证明,从这个角度我们为技术分析奠定理论基础.

关键词：随机波动率模型技术分析指标渐近平稳依概率收敛

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基于多项式拟合与支持向量机的股票关键拐点预测

基于多项式拟合与支持向量机的股票关键拐点预测

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作者：何岸青吉林大学

学位级别：硕士

在西方国家,量化投资经过了长达三十多年的发展后,在证券投资市场上的应用非常广泛。由于中国市场的特殊发展环境,刚刚进入中国的量化投资概念因其自身的优越性,拥有着非常广阔的发展前景。本论文以量化投资理论为背景,区别于大多数传... 详细信息

在西方国家,量化投资经过了长达三十多年的发展后,在证券投资市场上的应用非常广泛。由于中国市场的特殊发展环境,刚刚进入中国的量化投资概念因其自身的优越性,拥有着非常广阔的发展前景。本论文以量化投资理论为背景,区别于大多数传统的企图预测出完整未来股价曲线的预测方式,将股票价格曲线的预测问题转化成股票价格曲线是否处于翻转状态的问题,期望可以利用机器学习算法训练出一个能判断当前时间股价是否处于向上或向下关键拐点的模型。当股价处于向上关键拐点时,可以买入股票实现盈利,当股票处于向下关键拐点时,可以卖出股票实现止损,希望可以为股票投资者在决策层面上提供对投资者有一定指导性的建议。在支持向量机分类模型的训练工作开始之前,如何利用计算机的优势高效且可靠的在历史数据中采样是本文要解决的重点。为了解决传统的拐点识别方法在阈值选择和拐点效果方面的诸多不足,本文提出基于多项式拟合的离散数据趋势关键拐点识别。通过大量的对比实验证明,使用基于多项式拟合的离散数据趋势关键拐点识别方法识别出的关键拐点在其引领的上涨趋势的涨幅以及持续时间上,有更好的应用效果。本文区别于其他的股票预测方法,在支持向量机的训练过程中,创新的使用MACD、KDJ和换手率等对股价趋势有一定反映的技术分析指标来作为特征向量,将基于多项式拟合的离散数据趋势关键拐点识别法应用到这些技术分析指标中,生成相应的特征向量。选择径向基核函数对训练集进行训练,并利用遗传算法和交叉检验对径向基核函数的两个自选参数进行寻优,获得最优的分类模型。经过多次实验选出一个预测精度最优秀的分类特征组合并以此为最终的特征向量,使用该特征向量组合训练得出基于该特征组合的向上关键拐点和向下关键拐点分类模型。最后通过反复实验证明使用基于多项式拟合的离散数据趋势关键拐点算法进行采样并使用支持向量机建立分类模型预测股票趋势预测相较于传统的单独使用技术分析指标预测,拥有着更高的预测准确率,可为投资者提供一定的投资建议。

关键词：机器学习支持向量机股票趋势拐点多项式拟合技术分析指标

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股票技术分析指标的参数设置方法实证研究

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河北金融 2010年第3期 5-6,36页

作者：谢丁中国邮政储蓄银行河北省分行河北石家庄050011

本文针对我国股票市场,对四种常用技术分析指标的参数设置进行了实证研究。通过计算股价波动与技术分析指标各分析量之间的相关关系,验证参数设置的科学性;并采用抽样调查的方式,将每种技术分析指标对200只股票的1100个交易日的数据进... 详细信息

本文针对我国股票市场,对四种常用技术分析指标的参数设置进行了实证研究。通过计算股价波动与技术分析指标各分析量之间的相关关系,验证参数设置的科学性;并采用抽样调查的方式,将每种技术分析指标对200只股票的1100个交易日的数据进行了海量运算,从而实证了参数设置的普遍性和适用性。本文进一步评价了四种指标参数设置的特点,提出了最佳参数配置方案。

关键词：技术分析指标参数相关分析抽样调查实证

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基于技术分析指标的上海股票市场实证研究

基于技术分析指标的上海股票市场实证研究

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作者：张芳山东科技大学

学位级别：硕士

技术分析指运用证券的价格、成交量等历史信息预测证券价格未来走势的投资分析方法。技术分析方法最早源于美国的道氏理论，经过一百多年的应用，己经与基本分析共同组成金融市场两大重要的投资分析流派，而技术指标则是技术分析中不可... 详细信息

技术分析指运用证券的价格、成交量等历史信息预测证券价格未来走势的投资分析方法。技术分析方法最早源于美国的道氏理论，经过一百多年的应用，己经与基本分析共同组成金融市场两大重要的投资分析流派，而技术指标则是技术分析中不可缺少的分析工具。\n 因为技术分析方法包括众多技术指标，所以本论文有针对得选择其中几种重要的技术指标进行相关的理论研究和实证分析，通过综合分析几种短期技术分析指标，验证不同的技术分析指标在实际股票操作中实用价值的高低。在实证分析中，以2008年8月1日至2009年2月2日上海股票市场的浦发银行、宝钢股份、中国医药三支股票的当日收盘价作为样本数据，根据相对强弱指标、变动率指标、投资心理线、随机指数四种短期趋势分析指标的买入、卖出信号进行多次买卖的模拟投资，并对取得的收益率进行比较分析。同时，通过与长期持有相比，分析哪一种方式能够取得较高的收益率。研究结果表明，判断短期趋势的技术分析指标对于取得收益率来说只起辅助作用，并不起主要作用。只有当技术分析方法符合市场状况时，利用技术分析指标才会有更高的实用价值。

关键词：股票市场技术分析指标收益率

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