楊　楠

(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北　武漢　430072)

?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

楊楠

(武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢430072)

證券市場(chǎng)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重要的影響，其預(yù)測(cè)程度影響著對(duì)市場(chǎng)走向的判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)非線性模型進(jìn)行分析的重要手段，近些年逐漸興起的經(jīng)濟(jì)研究方法。本文首先對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和特點(diǎn)進(jìn)行解讀；然后分析了金融證券市場(chǎng)研究的現(xiàn)狀；接著從BP網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個(gè)方面探究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；最后客觀地對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)，具有一定指導(dǎo)意義。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；證券市場(chǎng)；預(yù)測(cè)；應(yīng)用

證券市場(chǎng)作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在一定程度上反應(yīng)了一個(gè)國(guó)家的整體經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，所以證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)是近年來(lái)各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究的重要領(lǐng)域。隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的不斷發(fā)展，世界各國(guó)愈發(fā)重視證券市場(chǎng)發(fā)揮的作用，而且證券系統(tǒng)的固有規(guī)律始終以某種特殊姿態(tài)影響并改變著人們的生活。在證券體系的建立過(guò)程中，價(jià)格預(yù)測(cè)始終是影響證券市場(chǎng)發(fā)展的重要因素，但由于證券系統(tǒng)本身就是一個(gè)高度復(fù)雜和不易確定的線性系統(tǒng)，因此在對(duì)證券市場(chǎng)進(jìn)行價(jià)格預(yù)測(cè)時(shí)經(jīng)常受不定因素影響，如非流通股可流通的擴(kuò)容壓力、IPO新老劃斷和經(jīng)濟(jì)增速下降是否導(dǎo)致企業(yè)盈利下降等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的非線性逼近能力和良好的低層次學(xué)習(xí)能力，在證券系統(tǒng)研究中能夠有效地利用證券市場(chǎng)的固有規(guī)律對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，因此有必要探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的重要作用。

一、對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和特點(diǎn)進(jìn)行解讀

(一)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是指由大量連接的簡(jiǎn)單的神經(jīng)元構(gòu)成的并行分布式處理器網(wǎng)絡(luò)。同人腦一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上也具有儲(chǔ)存、運(yùn)算和使用的功能，或者說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是具有抽象性的人腦。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是生物學(xué)家根據(jù)生物之間的生理反應(yīng)研究出的一套具有智能信息處理技術(shù)的模型，主要功能是利用自身的運(yùn)算法則從外界接受信息，通過(guò)各神經(jīng)元的傳遞和運(yùn)算獲取所需要的計(jì)算目標(biāo)的程序系統(tǒng)。

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

1.較強(qiáng)的適應(yīng)性

適應(yīng)性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的基礎(chǔ)特點(diǎn)，面對(duì)隨時(shí)可能變化的環(huán)境如何正確處理外部信息是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)面臨的重點(diǎn)挑戰(zhàn)，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計(jì)時(shí)就具備了能夠改變自身突觸權(quán)值以適應(yīng)外部環(huán)境變化的能力。在運(yùn)算過(guò)程中遇到因環(huán)境等原因產(chǎn)生變化的數(shù)值時(shí)，只要事先將網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值設(shè)置成隨時(shí)間變化就可保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

2.泛化能力

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以能夠較準(zhǔn)確對(duì)證券市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，就是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算時(shí)具有一定的泛化能力。所謂泛化能力是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Σ辉诩杏?xùn)練的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的統(tǒng)計(jì)保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，在處理數(shù)據(jù)時(shí)，通常要事先確定數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的結(jié)果以便能夠準(zhǔn)確應(yīng)對(duì)因外部因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

3.輸入輸出映射

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是指在運(yùn)算過(guò)程中使用代表號(hào)的訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)接權(quán)進(jìn)行修改，并且在輸入過(guò)程中要保證每個(gè)樣本由唯一的輸入信號(hào)和期望所組成，這樣才能保證在整個(gè)運(yùn)算過(guò)程中樣本的唯一性。穩(wěn)定狀態(tài)是保證樣本狀態(tài)趨于平衡的重要標(biāo)志，具體過(guò)程可表示如下：在樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選取一個(gè)樣本方案?jìng)鬟f給網(wǎng)絡(luò)，然后再由網(wǎng)絡(luò)調(diào)整它的聯(lián)接權(quán)值直到網(wǎng)絡(luò)達(dá)到?jīng)]有顯著的突觸權(quán)值修正狀態(tài)為止，這是輸入輸出映射獲取穩(wěn)定狀態(tài)的關(guān)鍵標(biāo)志。

二、證券市場(chǎng)及預(yù)測(cè)研究的現(xiàn)狀

(一)金融證券市場(chǎng)的現(xiàn)狀

金融學(xué)是研究經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)與走向的重要社會(huì)學(xué)科，在經(jīng)濟(jì)全球化、復(fù)雜化、多變化的今天，金融學(xué)發(fā)揮著越來(lái)越重要的角色。國(guó)內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)學(xué)家都希望通過(guò)對(duì)金融下證券市場(chǎng)的研究，發(fā)現(xiàn)其潛在的、深層次的價(jià)值規(guī)律，從而有效的對(duì)未來(lái)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行有效的科學(xué)的預(yù)測(cè)。然而，各國(guó)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家雖然對(duì)此進(jìn)行了深入的研究，如建立動(dòng)態(tài)模型、數(shù)學(xué)模式、運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息學(xué)等，但仍未取得突破性進(jìn)展，在對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)走向的預(yù)測(cè)方面存在諸多的不足。由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的諸多影響因素，導(dǎo)致市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)具有不確定性、不穩(wěn)定性，而傳統(tǒng)證券市場(chǎng)對(duì)其研究主要采用的是線性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，不能達(dá)到全方面的預(yù)測(cè)分析，因此很多線性理論性預(yù)測(cè)與實(shí)際不符。近些年，很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家和學(xué)者發(fā)現(xiàn)采用非線性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)金融證券市場(chǎng)對(duì)其進(jìn)行分析可以有效地預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非線性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法產(chǎn)生的一個(gè)重要的分支，目前正成為一種新的趨勢(shì)。

(二)證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究的現(xiàn)狀 根據(jù)上面所述，我們能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)金融證券市場(chǎng)所采用的線性預(yù)測(cè)理論存在很大的缺陷，而非線性理論正在成為一種新的取代方式。證券市場(chǎng)存在諸多影響因素，其中一小部分理論數(shù)據(jù)的變化可以帶來(lái)巨大的影響和后果。如何評(píng)定這些影響和結(jié)果，需要研究者們不斷地探索，發(fā)現(xiàn)。在對(duì)證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究中，一部分人認(rèn)為可以進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)，認(rèn)為證券市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)具有規(guī)律性可言，而有一部分人認(rèn)為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)瞬息萬(wàn)變，沒(méi)有預(yù)測(cè)性。而根據(jù)近些年預(yù)測(cè)人士對(duì)其結(jié)果的預(yù)測(cè)取得了很多可觀的成績(jī)，因此也獲得了經(jīng)濟(jì)學(xué)界的認(rèn)可。但證券市場(chǎng)的預(yù)測(cè)仍存在很多不足，有些預(yù)測(cè)只是短期的、有限的。認(rèn)為證券市場(chǎng)具有可預(yù)測(cè)性有兩種觀點(diǎn)，一種是技術(shù)派，另一種是規(guī)律派。技術(shù)派人士認(rèn)為可以利用發(fā)生過(guò)的歷史規(guī)律，從中找到相應(yīng)的指標(biāo)和數(shù)據(jù)，從而應(yīng)用到目前的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)預(yù)測(cè)中。技術(shù)派的局限性是依靠經(jīng)驗(yàn)，而沒(méi)有相應(yīng)的科學(xué)依據(jù)。規(guī)律派人士不像技術(shù)派完全依靠經(jīng)驗(yàn)，他們根據(jù)以往數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型、經(jīng)濟(jì)模型，其預(yù)測(cè)結(jié)果具有較強(qiáng)的科學(xué)性，而其局限是技術(shù)方法。目前，非線性研究方法越來(lái)越得到可預(yù)測(cè)派人士的重用和研究，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性模型已逐漸被應(yīng)用，下面主要探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)應(yīng)用進(jìn)行研究。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)的實(shí)證研究

根據(jù)上述的介紹，我們了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是生物學(xué)家根據(jù)生物之間的生理反應(yīng)研究出的一套具有智能信息處理技術(shù)的模型，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、泛化能力以及輸入輸出映射特點(diǎn)，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用到證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)當(dāng)中，其中證券市場(chǎng)智能實(shí)時(shí)監(jiān)察原型系統(tǒng)是最典型的應(yīng)用，可以有效的避免證券市場(chǎng)存在的不規(guī)范、不合理的交易，起到規(guī)范證券市場(chǎng)的重要作用。下面，主要介紹三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別是BP網(wǎng)絡(luò)、模糊網(wǎng)絡(luò)和組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)三種模型的介紹了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用到證券市場(chǎng)的預(yù)測(cè)。

(一)BP網(wǎng)絡(luò)

BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播的多層向前網(wǎng)絡(luò)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷探索與發(fā)展，BP網(wǎng)絡(luò)作為一種金融證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)的重要網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐漸被眾多國(guó)家認(rèn)可和接受，BP網(wǎng)絡(luò)主要利用最小二乘算法使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期望輸出的均方差最小，從而得到準(zhǔn)確的輸出數(shù)據(jù)。BP作為一種特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通常是3層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要包括輸入層、輸出層和隱層。為實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的任意非線性映射，通常神經(jīng)元采用的是S函數(shù)，這樣只要將輸出量控制在0到1之間，就可以使輸入到輸出的任意非線性映射。BP網(wǎng)絡(luò)用于股指預(yù)測(cè)，可以較好地模擬股市的近期走向，取得較好地效果，然而將BP用于滾動(dòng)預(yù)測(cè)效果不理想。這是由于BP網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播模型，隨著時(shí)間的增加，預(yù)測(cè)的不準(zhǔn)確性就會(huì)隨之增加，誤差也會(huì)隨之放大，從而導(dǎo)致BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)于股市的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)產(chǎn)生局限。

(二)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

證券市場(chǎng)受到外界的各種影響，因此是一個(gè)多變量、多參數(shù)、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)，僅僅依靠線性、簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)模型只能得到簡(jiǎn)單化的表面結(jié)果，無(wú)法對(duì)其經(jīng)濟(jì)規(guī)律進(jìn)行深入的剖析與探測(cè)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于復(fù)雜多變的環(huán)境，采用模糊集理論來(lái)模仿人類思維，并且與計(jì)算機(jī)相結(jié)合，旨在解決復(fù)雜、非線性的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)采用的是軟計(jì)算，與硬計(jì)算不同，軟計(jì)算采用的是模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率推算，這種計(jì)算雖然比不上硬軟件的精確、準(zhǔn)確，但卻能綜合考慮各種因素，得出與人類思維模式相仿的合理推測(cè)。模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，可以互相促進(jìn)、相互發(fā)展。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了BP網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷，達(dá)到多層次、全方面的分析，其突出亮點(diǎn)是解決了數(shù)據(jù)模型的單一處理，達(dá)到了模擬人腦的高層次。

(三)組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，一個(gè)是用于樣本學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)的主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，另一個(gè)是調(diào)整預(yù)測(cè)值誤差的輔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與輔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可以有效的解決BP網(wǎng)絡(luò)的誤差局限性，用于股市的精確預(yù)測(cè)。這種組合方法，可以消除主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本不足或者學(xué)習(xí)不充分而導(dǎo)致的誤差，在主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信號(hào)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)的同時(shí)，加以輔神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行校正，從而避免主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)度擬合，提高預(yù)測(cè)的精確性。雖然組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以減少誤差，較單一BP網(wǎng)絡(luò)更為精準(zhǔn)，但其仍有缺陷，主要不足是組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)花費(fèi)時(shí)間和金錢較單一BP高，因此這種預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度的提升實(shí)際上是有一定的代價(jià)的。

四、結(jié)束語(yǔ)

證券市場(chǎng)反應(yīng)了一個(gè)國(guó)家的整體經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)是近年來(lái)各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展研究的重要領(lǐng)域。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)單，采用的是線性預(yù)測(cè)，但預(yù)測(cè)缺乏精準(zhǔn)性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是指由大量連接的簡(jiǎn)單的神經(jīng)元構(gòu)成的并行分布式處理器網(wǎng)絡(luò)，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性、泛化能力、輸入輸出映射的特點(diǎn)，近些年得到國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)學(xué)家和證券市場(chǎng)的大力推薦和重視。由于證券市場(chǎng)及預(yù)測(cè)研究的現(xiàn)狀并不樂(lè)觀，各國(guó)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家雖然對(duì)此進(jìn)行了深入的研究，如建立動(dòng)態(tài)模型、數(shù)學(xué)模式、運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)和信息學(xué)等，但仍未取得突破性進(jìn)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)的實(shí)證研究可以有效的解決預(yù)測(cè)不準(zhǔn)問(wèn)題，本文主要介紹三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別是BP網(wǎng)絡(luò)、模糊網(wǎng)絡(luò)和組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)三種模型的介紹了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何應(yīng)用到證券市場(chǎng)的預(yù)測(cè)。

[1]楊晴.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D].電子科技大學(xué)，2004.

[2]紀(jì)滕.基于BP網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)研究[D].昆明理工大學(xué)，2014.

[3]魏文軒.改進(jìn)型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013，15：70-72.

[4]宋彧婕.基于網(wǎng)絡(luò)信息的金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究[D].電子科技大學(xué)，2015.