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1、技術(shù)分析,作為金融分析中重要的組成部分,其手段隨著信息技術(shù)的發(fā)展被不斷的注入新的理論支持,新技術(shù)、新理論的應(yīng)用更極大的使技術(shù)分析得到了空前的發(fā)展。中國(guó)股票市場(chǎng)成立以來,以技術(shù)分析為基礎(chǔ)的研究也越來越引起國(guó)內(nèi)廣大投資者的關(guān)注。本文主要研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的技術(shù)分析在我國(guó)股票市場(chǎng)的有效性。本文首先綜述了技術(shù)分析的研究發(fā)展現(xiàn)狀,系統(tǒng)的介紹了金融市場(chǎng)有效性、技術(shù)分析有效性的概念、假設(shè)等核心內(nèi)容。通過現(xiàn)有研究成果的引證回答了技術(shù)分析在中國(guó)證券
2、市場(chǎng)有效性問題的研究意義。在以上理論的基礎(chǔ)上,本文提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)分析預(yù)測(cè)模型,采用了以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋型網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),利用反向傳播算法進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的方法來擬合預(yù)測(cè)證券收益率。在技術(shù)分析收益顯著性的檢驗(yàn)上,針對(duì)被檢驗(yàn)量不服從事先設(shè)定假設(shè)條件問題和存在的數(shù)據(jù)挖掘問題(data-snooping),本文采Bootstrap方法來來檢驗(yàn)結(jié)論的統(tǒng)計(jì)顯著性和穩(wěn)健性。實(shí)證研究一采用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測(cè)模型并以隨機(jī)漫步模型作
3、為比較,研究動(dòng)量策略應(yīng)用于上證A股綜指所帶來的超額收益。結(jié)果顯示:隨機(jī)漫步模型無法獲得超額收益,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)量策略取得的總超額收益為正;運(yùn)用Bootstrap檢驗(yàn)方法得到的p-值也證明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)量策略具有較好的獲利性和穩(wěn)定性。此外,通過計(jì)算和比較還發(fā)現(xiàn),較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度進(jìn)一步顯示了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)分析手段優(yōu)于簡(jiǎn)單技術(shù)分析方法的特性。實(shí)證研究二同樣采用隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)逆向策略收益率進(jìn)行預(yù)測(cè),并將樣本細(xì)分為三個(gè)代表不同市場(chǎng)環(huán)
4、境的子區(qū)間考察逆向策略的不同效果。結(jié)果顯示:在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆向策略能獲得正的超額收益,運(yùn)用Bootstrap檢驗(yàn)方法得到的p-值也證明這些超額收益顯著大于零,因此可以推斷基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆向策略運(yùn)用于我國(guó)證券市場(chǎng)預(yù)測(cè)具有一定的獲利能力。而對(duì)不同市場(chǎng)環(huán)境的分析進(jìn)一步顯示:在盤整市態(tài)中逆向策略能夠發(fā)揮很好的效果,在持續(xù)上升市中的效果已經(jīng)降低,在持續(xù)下跌市中基本上無效,這也表明投資者在進(jìn)行技術(shù)分析的時(shí)候需要考慮到不同的市場(chǎng)情況。
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