几种统计学习方法的分析与应用.pdfVIP

几种统计学习方法的研究及应用 摘 要 随着我国金融市场的日趋成熟，投资已经成为了比拼判断精准度和交易速度 的博弈，投资者对掌握程序化交易和量化投资提出了迫切要求，大量的金融市场 数据亟待挖掘,统计学习方法为我们提供了充足的模型和有效的数据处理手段， 可以从繁杂的数据中发现客观规律，为投资者提供投资参考，因此研究统计学习 方法在金融领域的应用具有重大意义。 本文首先研究了股票走势曲线的量化模式问题，给出了波段结构、成交量比 值和指标曲线交叉模式的定义，提出了“形态-量-指标”的三维量化模式，并通 过 MATLAB 编程，实现了对华夏银行（600015）股票日线数据的量化，将波段形 态数据化，得到了华夏银行的日线结构数据集。 本文采用了二项逻辑回归、朴素贝叶斯方法和分类与回归树三种统计学习方 法，研究分析了华夏银行的日线结构数据。应用 SPSS 软件对数据集合进行了二 项逻辑回归分析，拟合结果显示该方法对于建仓点的选取比较准确；运用 MATLAB 编程实现了朴素贝叶斯分类算法，结果表明该方法规避风险的效果较好；应用数 据挖掘软件 SPSS Clementine 建立了数据集合的分类与回归树，计算结果说明该 方法对于选取建仓点、指导持仓操作都具有很好效果。 本文通过测试样本检测，比较了三种方法对不同结构形态的识别效果，发现 单一方法在实际形态的识别中表现不稳定，因此建立了三种方法的组合模型，最 后选取等权重系数的组合模型进行测试，结果显示组合模型的预测效果稳定，具 有很高的实际应用价值。 本文应用 MATLAB GUI 制作了初级的股票预警平台，通过与市场数据集合相 连接，使用者可以获取数据集合内股票的当日预警信息，并可以自主更新个股数 据和策略集合，股票预警平台使本文的研究结果得到了很好的展示和应用。 关键词：统计学习方法；金融数据；量化；结构识别；MATLAB 编程 万方数据 The Research and Application of Several Statistical Learning Methods Abstract The financial market of china is becoming more and more perfect. It is becoming sharply important to Increase transaction speed and select the timing of the transaction. The program trading and quantitative investing gets more attention from investors. Large amounts of financial market data need to be processed. Statistical learning methods provide us with plenty of models and efficient means of data processing to discovery strategy which can guide investors. Therefore, researching on statistical learning methods is significant in the application of the financial sector. F