基于ARIMA—SVM组合模型的股票价格预测

基于小波分析的LS-SVM-ARIMA组合模型的黄金价格预测景志刚;施国良
【期刊名称】《黄金》
【年(卷),期】2017(038)005
【摘要】黄金作为一种特殊的金融商品,其价格受国际原油、美元汇率、通货膨胀等多种因素的影响,波动性强.使用单一模型进行黄金价格预测通常效果不佳,只有充分考虑价格变化的各个方面才能更加准确地预测黄金价格.应用小波分析将黄金价格分解为4个不同变化趋势,应用LS-SVM与ARIMA模型对不同变化趋势进行建模预测,并重构黄金价格组合预测的结果.实证结果表明,该组合模型预测精度比单一模型预测精度高.
【总页数】5页(P5-8,14)
【作者】景志刚;施国良
【作者单位】河海大学商学院;河海大学商学院
【正文语种】中文
【中图分类】TD-05;F830.94
【相关文献】
1.基于相关系数变权重组合模型的黄金价格预测 [J], 吕海侠
2.基于 HP滤波-AR 模型-GARCH 族模型对黄金价格预测研究 [J], 赵庆;王志强
3.基于隐马尔可夫模型的股票价格预测组合模型 [J], 朱嘉瑜;叶海燕;高鹰
4.线性与非线性单方程时间序列建模在黄金现货价格预测分析中的实证研究——基于ARMA模型及GARCH模型族 [J], 曹晶;李博
5.基于等维动态马尔科夫SCGM(1,1)C模型的黄金价格预测 [J], 王梅; 陈建宏; 杨珊
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ARIMA模型在股票价格预测中的应用
刘红梅
【期刊名称】《广西轻工业》
【年(卷),期】2008(24)6
【摘 要】股票价格涉及很多不确定因素,且各个因素之间的相关关系错综复杂,因此
要从理论上彻底弄清楚股市的变化机理十分困难.然而股市是一个运动的、特殊的
系统,它必然存在着规律.以"鞍钢股份"股票价格为例,利用EVIEWS软件对其股票价
格建立ARIMA模型,提出了股票价格序列的一步动态预测方法,用于股票价格序列
的建模及股价短期预测,以期为企业和投资者在进行相关决策时提供有益的参考.

【总页数】2页(P92-93)
【作 者】刘红梅
【作者单位】贵州民族学院数计学院,贵州贵阳,550025
【正文语种】中 文
【中图分类】F842
【相关文献】
1.ARIMA模型和灰色模型在农产品价格预测中的应用比较2.ARIMA模型在贵州
省农产品价格预测中的应用——以辣椒为例3.ARIMA模型在石油价格预测分析中
的应用4.ARIMA模型在农产品价格预测中的应用5.ARIMA模型在国际原油价格
预测中的应用

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基于SVM的股票指数预测邹存利;张蕾;王玥;丛琳【摘要】随着中国经济的飞速发展,越来越多的人加入到股市这个大家庭中来。

由于股票市场具有高噪声、不确定等特性,使得股票的价格预测极为困难。

而较为准确的预测股票价格,有利于人们的投资。

本文选用国泰君安大智慧软件中2007年1月4日至2017年12月29日的沪深300指数中2676个交易日数据作为原始分析数据,通过建立支持向量机模型和ARMA模型进行分析并做出短期预测。

实验结果:采用支持向量机模型的预测数据与实际数据的拟合度较高,相对误差控制在4%左右;说明支持向量机模型可以对股票市场做出更准确的价格预测,可以为沪深股票市场股票价格走势的研究提供一些借鉴。

【期刊名称】《计算机科学与应用》【年(卷),期】2018(008)004【总页数】8页(P421-428)【关键词】沪深300指数;支持向量机;ARMA模型;股票预测;数据归一化【作者】邹存利;张蕾;王玥;丛琳【作者单位】[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;;[1]辽宁师范大学数学学院,辽宁大连;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言股票市场瞬息万变，风险很高，而对股票指数的预测可以为我们从整体上把握股市的变动提供有效的信息。

沪深300指数是沪深证交所联合发布，以流动性和规模作为两大选样的根本标准，是一个能反映A股市场价格整体走势的指标。

所以对于沪深指数的预测具有十分重要的意义。

基于支持向量机的优良性能，考虑将其应用于股市指数的预测[5]。

支持向量机于1995年由Cortes和Vapnik等人正式发表，由于其在文本分类任务中显示出卓越性能，很快成为机器学习的主流技术，并直接掀起了“统计学习”在2000年前后的高潮。

Vapnik等人从六、七十年代开始致力于此方面研究，直到九十年代才使抽象的理论转化为通用的学习算法，其中核技巧才真正成为机器学习的通用基本技术。

基于ARIMA模型和神经网络的股票收盘价预测作者：孙恺来源：《中国科技博览》2017年第30期[摘要]众所周知，股票的预测对模型具有较高的要求。

由于神经网络作为近年来火热的自适应预测方法还有AR就IMA模型对时间性序列优秀的预测能力，本研究因此提出对两种模型进行组合以就应对变化范围广、噪就声就因素多的股票变化趋势。

提出了一种组就合就预就测就股就市就收盘价的模型，即先使用AR就IMA算法预测股市收盘价，使其具有非线性规律的误差包含在AR就IMA模型的预测值与实际值的对比误差中。

然后用神经网络预测ARI 就MA算法所得的结果，使数据的非线性变化包含在神经网络处理的结果中。

最后合并两个算法的结果得到组就合就模就型的预就测结果并与单一模型的预测结果做出对比来展示模型效果。

[关键词]组就合就模就型，线就性就规就律，非线性规律，收就盘就价就预就测中图分类号：F274；F224 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）30-0293-01第一章绪论随着国家经济发展的不断深化，股票作为经济发展和证券领域的重要部分，股票就价格尤其是收盘价受到许多复杂因素的影响，在证券金融领域的研究中，股票预测的热度越来越高。

但是作为一种波就动幅就度大且随就机性较高的系就统，影就响股票数据变化的因素是多种多样并且十分复杂的，所以这对算法和模型的要求很高，因此本研究希望通过组就合算法的实现来结合两种模型的优势来探讨一种对股票数据进行预测的新思路。

近几年来关于股票数据预测的模型大量的出现，依据建模的算法的不同，可以将此类模型分为两大类：第一类是使用传统的数就理统计方法所建立的股票数据波动预测模型；第二类是以支持向就量机、神经就网络等人工智能算法为理论基础的创就新预测模就型。

而针对第二类预测模型，经过前人的研究就证实，使用神经网络的就预测比其他的线性趋势的预测方法有着更高的准确性[1]，而在此基础上使用组合模型的方法可以结合不同模型所提供地股票数据信息，尽可能的提高预测的准确性，尤其是在经就济、城市发展等领域，结合多种模型的预就测已经成为了提高预测准就确性的重就要方法[2]。

金融市场预测模型及其应用案例分析金融市场的波动性和不确定性给投资者带来了巨大的挑战，因此，准确预测金融市场的变化成为了投资者和分析师们的重要任务。

近年来，随着机器学习和人工智能技术的快速发展，金融市场预测模型得到了更为精确和可靠的提升。

本文将介绍一些常见的金融市场预测模型，并通过应用案例分析它们在实际中的应用。

1. 时间序列模型时间序列模型是一种经典的金融市场预测模型，它基于历史数据来预测未来的趋势。

ARIMA模型（差分自回归移动平均模型）是其中一种常用的时间序列模型。

它结合了自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型和差分（I）操作，能够较好地拟合金融市场的时间序列数据。

例如，在对股市进行预测时，我们可以使用ARIMA模型来分析历史股价数据。

模型可以识别出股价的长期趋势、季节性波动和随机波动，并根据这些模式进行未来的预测。

通过对历史数据中的股价进行拟合和回溯测试，我们可以评估模型的准确性和可靠性。

2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的金融市场预测模型，它通过模拟人脑神经元的工作原理来进行预测。

神经网络模型适用于处理大量的非线性数据，并能够学习和识别隐藏在数据中的复杂关系。

以股市预测为例，我们可以使用多层感知器（MLP）神经网络模型来预测未来股价的涨跌。

模型通过输入历史数据，学习数据的特征和模式，并根据这些特征和模式进行未来股价的预测。

通过对大量历史数据进行训练和测试，神经网络模型可以提高预测的准确性和稳定性。

3. 支持向量机模型支持向量机（SVM）模型是一种非线性分类和回归分析的有效方法，它在金融市场预测方面也有广泛应用。

SVM模型通过将数据映射到高维空间中来构建最佳的决策边界，从而实现对未知样本的准确分类。

在金融市场的应用中，SVM模型可以用于预测股票价格的涨跌。

通过使用历史股价和相关因素的数据作为输入，SVM模型可以通过寻找最优的决策边界来预测未来的股价变动，从而帮助投资者做出更好的投资决策。

广西轻工业ＧＵＡＮＧＸＩＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＩＧＨＴＩＮＤＵＳＴＲＹ计算机与信息技术２００８年６月第６期（总第１１５期）１引言股票价格是股票在市场上出售的价格。

股票价格的形成及波动不仅受制于各种经济、政治因素，而且受投资心理和交易技术等的影响。

股票价格的影响因素很多，“股票随业绩调整”是股市不变的原则。

但事实上，股票价格不仅与上市公司企业内部财务状况有着密切的相关关系，还与整个股票市场状况乃至整体经济运行状况有关。

由于影响股票价格波动的因素众多，使得其预测难于实现。

确切地说，要对股票价格做出准确预测是不可能的，但我们总试图寻找不同的方法，不同的模型来刻画它。

而用传统的回归分析模型来进行预测，不仅复杂而且费用较高，因为要找出真正影响预测对象变化的因素并非易事，而且由于股票市场的变化，其预测精度并不比时间序列分析方法更精确，而时间序列分析方法模型一般简单，成本较低，特别适用于表面上毫无规律可循的数据，因此，在这里，我们用时间序列分析中的ＡＲＩＭＡ模型来对股票价格建立模型。

２ＡＲＩＭＡ模型的建立ＡＲＩＭＡ是自回归移动平均结合（ＡｕｔｏＲｅｇｒｅｓｓｉｖｅＩｎｔｅ－ｇｒａｔｅｄＭｏｖｉｎｇＡｖｅｒａｇｅ）模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ），用公式表示为：ΔｄＺｔ＝Ｘｔ＝φ１Ｘｔ－１＋φ２Ｘｔ－２＋…＋φｐＸｔ－ｐ＋ａｔ－θ１ａｔ－１－θ２ａｔ－２－…－θｑａｔ－ｑ其中，ｐ、ｄ、ｑ分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Ｚｔ是时间序列；Ｘｔ是经过ｄ阶差分后的时间序列值；ａｔ－ｑ是时间为ｔ－ｑ的随机扰动项；φｐ、θｑ分别是对应项前的系数。

（１）平稳性检验以２００８年１月３０日－－－２００８年４月３０日“鞍钢股份”股票价格｛股票价格＝（开盘价＋收盘价）／２，见表２｝作为要分析的时间序列来建立模型。

利用ＥＶＩＥＷＳ软件对其进行分析可知，该序列为非平稳序列。

将该序列一阶差分后，进行ＡＤＦ检验，从表１可看出，差分后的序列为平稳时间序列。

价格预测模型在金融市场中的应用在金融市场中，价格的波动经常成为投资者关注的焦点。

为了帮助投资者做出明智的决策，价格预测模型被广泛应用于金融市场中。

本文将探讨价格预测模型在金融市场中的应用，并介绍一些常见的价格预测模型。

一、价格预测模型的基本原理价格预测模型的基本原理是通过分析历史价格数据和相关影响因素，预测未来价格的变动趋势。

这些模型利用数学和统计工具来分析市场中价格的走势，尝试预测未来的价格变化。

二、线性回归模型线性回归模型是最简单常见的价格预测模型之一。

它使用线性方程来建立价格与相关影响因素之间的关系。

该模型假设价格与其他因素之间存在线性关系，通过最小二乘法来估计模型的参数，并用于预测未来价格的变化。

然而，在实际应用中，线性回归模型往往难以捕捉到价格中的非线性关系，因此在市场预测中的准确性有限。

三、时间序列模型时间序列模型是另一种常见的价格预测模型。

它基于时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等因素，对价格的变动进行建模和预测。

ARIMA模型是时间序列模型中常用的一种。

ARIMA模型基于自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，可以有效地捕捉到价格中的趋势和周期性。

通过对历史数据进行分析和预测，ARIMA模型可以提供即时的价格预测。

四、人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模拟人脑工作原理的模型，能够学习和适应数据中的复杂关系。

在价格预测中，人工神经网络模型可以通过对大量历史数据的学习建立模型，并用于预测未来价格的变动。

神经网络模型的优势在于其能够对大量非线性关系进行建模和预测。

然而，正因为其复杂性，神经网络模型在应用过程中也面临训练时间长、参数难以调整和过拟合等挑战。

五、基于机器学习的模型随着机器学习技术的发展，越来越多的基于机器学习的价格预测模型被引入金融市场。

这些模型通过训练算法和模式识别，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，并用于预测未来价格的波动。

支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）是两种常用的机器学习算法，在价格预测模型中得到广泛应用。

ARIMA模型在股票价格预测中的应用作者：于海姝蔡吉花夏红来源：《经济师》2015年第11期摘要：文章研究了ARIMA模型及其应用，以三一重工（600031）的120个股票价格数据为例，给出了时间序列模型预测的建模过程。

通过真实值与预测值的比较，验证了模型的可靠性，该模型适用于短期预测，对长期预测效果不佳，为实际应用中，对短期预测股价，提供了参考的依据。

关键词：时间序列分析 ARIMA模型自相关函数偏相关函数中图分类号：F830.91 ;文献标识码：A文章编号：1004-4914（2015）11-156-02平稳时间序列的直观含义就是序列中不存在任何趋势性和周期性，其统计意义就是一阶矩为常数，二阶矩存在且为时间间隔的函数。

但在实际问题中，常遇到的序列，特别是反映经济现象的序列，大多数并不平稳，而是呈现出明显的趋势性或周期性。

接下来讨论如何将非平稳序列转化为平稳序列，并应用建模和预测方法预测股票价格的走向和趋势。

选择的样本Xt尽量考虑使用最近的样本。

本文的样本选取为2014年末到2015年5月三一重工的120个股票价格数据，来预测下一段股票的走势，股票价格数据见表1。

显然，该序列为随机时间序列，其容量满足条件要求。

股票价格没有围绕一个常数上下波动，而是明显地增加或骤然地减小，还有类似周期性的趋势，所以判断该时间序列为非平稳时间序列，现运用差分方法，通过MATLAB程序，计算样本自相关函数和样本偏相关函数及其图像，由股价二次差分数据的样本自相关函数和偏相关函数的图象均拖尾，则该时间序列符合ARMA（p，q）模型，模型如下：Wt-？渍1Wt-1-…-？渍pWt-p=at-θ1at-1-…-θqat-q。

下一步是对ARMA模型阶数进行判定，我们采用最佳准则法，AIC定阶准则。

选取不同的p，q及模型参数，运用MATLAB工具箱中的aicbic（）函数对{Xt}进行拟合，然后改变模型的阶数及参数，使AIC值达到极小的模型被认为是最佳模型。