同花顺300033）金融研究中心7月12日讯，有投资者向直线）提问， 公司回购已经停滞多月，放弃回购了吗？没有诚意啊本站

基于深度学习的股票价格可预测性检验分析——股价预测方法总结本站

　　技术分析法是投资者在中分析股价涨跌趋势的使用频率最高的方法之一，主要应用于短期行情预测，最常用的方法是线分析和切线分析。技术分析法的理论基础基于以下三大假设，即“所有与股价相关的信息全部包括在市场行为范围内”，此假设处于最核心地位；其次“股价呈一定趋势变动”，若此项假设不成立，那么技术分析法也将丧失意义，因此这是其最本质的前提假设；最后是“历史会重演”，提出此假设是从实际投资者心理角度出发，认为过去中出现过的走势规律未来仍有极大概率再次出现，未来股价仅是过去股价的重复。因此支持技术分析法的投资者们认为对过去整体趋势进行深入细致的研究对预测股价十分有必要。

　　基本面分析法是通过外部环境因素衡量现行股价是否真实反映了股票的内在价值，即长期内股票是否具有投资价值；外部环境因素包括宏观和微观两部分，宏观包括国内外宏观经济环境、国家出台的经济金融相关政策等；微观包括上市公司披露财报及重大人事变动、投资者相关情绪等等。通过使用基本面分析法，综合判断和考虑每个股票市场价值，并于股价相比较，选择最佳股票投资组合。其理论基础在于：所有金融资产的全部收益流量的现值与内在价值是等价的。它比技术分析法更加容易操作，常作为辅助分析方法被大多数投资者所用；但是有时受内幕交易等多方面的影响，预测准确度较低。因此广泛应用于预测中长期趋势，对短期行情预测效果有限。

　　金融领域的学者们基于计量经济学、统计学、数学等多种理论方法，通过对数据的长期实证分析，实现提高预测股价准确性、全面把握股价变动趋势的目的，形成了时间序列分析方法。主要分析方法有时间序列预测法、概率预测法、组合预测法等等，常见模型有向量自回归(VAR)模型、滑动平均(MA)模型、自回归移动平均模型(ARIMA)模型、广义自回归条件异方差模型(GARCH)等。通常基于平稳的时间序列构造模型，并假设在相等时间间隔上的随机序列数据的均值和方差都是常数，任意两个期间内随机序列的协方差只与该时期的区间间隔有关。由于此模型结构以时间序列数据的平稳性为基础，因此建模之前必须对数据进行平稳性检验，并将不平稳的数据进行预处理。随着对时间序列方法的深入探究，考虑到金融数据普遍存在非平稳的特性，提出了自回归移动平均模型和自回归条件异方差模型等理论结构，其中自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型是研究一维金融数据中常用的结构。

　　时间序列分析方法对研究人员的专业理论知识以及熟悉程度要求都比较高。对数据建模及预测大多根据片面模型和经验，由于在现实生活中受多方面的影响，且定性预测模型需包含非常多的前提假设，如平衡性假设、正态分布等，而数据本身具有高噪音、时变性等多种复杂特征往往不满足这些假设条件，使得时间序列分析方法在实际应用到投资分析时受到了很大程度的限制，模型本身不具备自适应和自学习的能力[20]。因此模型预测股价与实际股价相差较大，模型准确率较低。而且运用时间序列分析方法进行熟练建模，意味着对投资者及分析人员的理论背景及专业知识有极高要求，因此实际应用程度较低。

　　由于股价走势形成原因较为复杂，往往受多方面因素影响，呈现非线性、波动剧烈的特征。传统时间序列分析法要以线性时间序列为基础进行建模，需对数据进行平稳性检验并制定严格的假设条件，数据的非线性特征对价格的影响程度缺乏考虑。因此主要应用于学术研究领域，实际用于操作中拟合效果通常不理想，股价预测精度很低。如今全球已进入人工智能时代，以往统计学方法已不适用大数据分析的特点和要求，为了在海量数据中捕捉各个领域事物的特定发展规律，数学家们提出机器学习算法，它具有速度快、效率高的特点。而相比时间序列分析法，它不需要制定多个严格的前提假设，其次在建模时无需掌握非常专业的统计学理论知识，因此被广泛应用于金融领域，有利于投资根据实际情况制定量化投资策略。

　　机器学习算法是以应用心理学、概率论、统计学、计算机科学等理论作为基础，研究计算机如何通过大数据模拟人脑进而实现自身学习行为的多领域交叉学科；主要分为监督学习、非监督学习、强化学习三大类。在金融量化投资领域，许多投资者及研究人员开始将机器学习算法融入到量化投资策略的制定中，通过K-means聚类、BP神经网络等多种算法对金融数据进行建模并展开深入研究，对于处理高噪声、非正态、非平稳的数据呈现出一定优势。因此已有大量金融领域的学者运用机器学习算法与其他数据相结合研究如何准确预测股价，例如将财经新闻信息与股票数据相结合，利用LSTM神经网络建模，探究财经新闻对影响。

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