發(fā)布時間：2020-06-23 06:30

【摘要】：能夠預(yù)測一件事情的發(fā)生,一直是人們想要探討的問題,通過細致而又精確的預(yù)測,可以提前做一些準備,有較好的事情發(fā)生,則積極準備讓它變得更好。如果預(yù)測到一些較為不好的事情即將發(fā)生,則提前做好準備,盡量減少損失。隨著科學(xué)技術(shù),人類社會等各個方面的不斷進步,人們越發(fā)想要根據(jù)現(xiàn)在的狀況預(yù)判未來事情的發(fā)展,為此,時間序列預(yù)測方法得到了飛躍的發(fā)展。目前主要有兩種預(yù)測的方法。第一為傳統(tǒng)經(jīng)典的時間序列預(yù)測方法,例如GARCH、ARMA等。經(jīng)過長時間的發(fā)展,時間序列在各個行業(yè)得到了非常廣泛的應(yīng)用,但是這種方法對數(shù)據(jù)要求很大,甚至很多時候需要很多假設(shè),所以實際應(yīng)用常會浪費很多時間,且有時并不能得到一個比較滿意的結(jié)果,尤其是面對股票市場長時間走勢不斷地突變;第二為機器學(xué)習(xí)中的集中預(yù)測方法,最典型的為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其不拘泥于假設(shè)而且應(yīng)用范圍寬廣,所以自從產(chǎn)生開始便得到了很高的重視,但是其很多模型過于復(fù)雜而導(dǎo)致運算時間過長甚至產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象。在股市中,隨著時間的推移,上市公司增多,國內(nèi)經(jīng)濟跟國外聯(lián)系更加緊密,數(shù)據(jù)越來越多,也越來越復(fù)雜,預(yù)測的難度也隨之增大,出現(xiàn)了量化投資概念。為此現(xiàn)在有很多的學(xué)者想辦法將二者結(jié)合起來,在保證二者優(yōu)點的同時避免其缺點,然后在量化投資的使用中提高預(yù)測的精度。本文首先運用機器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)的方法將時間序列中的自回歸模型(AR模型)與門限回歸模型(GRU模型)結(jié)合起來,得到AR-GRU模型。并將其運用于2005年1月至2018年7月上證指數(shù)日數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí),然后根據(jù)學(xué)習(xí)得到的結(jié)果對之后的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,對比真實結(jié)果以及預(yù)測結(jié)果,分析其偏差情況。本文還提出了另一種集成學(xué)習(xí)模型,將時間序列中移動平均模型(MA模型)與門限回歸模型(GRU模型)集成起來,得到GRU-MA模型。同樣將其運用于2005年1月至2018年7月上證指數(shù)日數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí),然后根據(jù)學(xué)習(xí)得到的結(jié)果對之后的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,對比真實結(jié)果以及預(yù)測結(jié)果,分析其偏差情況。最后將AR-GRU模型、GRU-MA模型、ARMA模型、GRU模型的預(yù)測結(jié)果進行對比,得出新模型在預(yù)測精度上比原模型均高。
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51;TP181
【圖文】：

ｇｕｒ．ｍ上圖中／？，ｘ．ｔａｎｈ，ｃｒ分別表示輸出、輸入、雙曲正切函數(shù)和ｓｉｇｍｏｉｄ函數(shù)，Ａ逡逑代表一個隱藏層節(jié)點，從圖屮我們可以看出，ＬＳＴＭ既可以向細胞狀態(tài)添加信息，逡逑也可以從細胞狀態(tài)刪除信息，為了達到自己的目的，有T需通過一些信息閥門。逡逑些一ｓｉｍｏｉｄ數(shù)或激上0？），ｓｉｍｏｉｄ

圖５．２邋２００５年１月－２０?

【參考文獻】

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本文編號：2726939