論文閱讀 | An Artificial Neural Network-based Stock Tr

keelii 發(fā)布于2019-07-31 12:23 / 1708人閱讀

摘要：結(jié)果表明，通過選擇最合適的技術(shù)指標(biāo)，在大多數(shù)情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以實(shí)現(xiàn)比較好的策略結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一共有四層，即一個(gè)輸入層個(gè)節(jié)點(diǎn)，兩個(gè)隱藏層個(gè)節(jié)點(diǎn)和個(gè)節(jié)點(diǎn)和一個(gè)輸出層個(gè)節(jié)點(diǎn)。

作者：chen_h
微信號(hào) & QQ：862251340
微信公眾號(hào)：coderpai
簡(jiǎn)書地址：https://www.jianshu.com/p/31a...

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1. 論文摘要

在這篇文章中，作者提出了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)用來對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，使用的數(shù)據(jù)源是股票的一些技術(shù)分析指標(biāo)。首先，作者開發(fā)了一個(gè)將金融股票序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一系列買賣的信號(hào)，也就是制作模型訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后，在所有道指股票上面進(jìn)行學(xué)習(xí)（時(shí)間從 1997 年到 2007 年）。作者使用了 Apache Spark 大數(shù)據(jù)框架用于訓(xùn)練過程，最后利用從 2007 年到 2017 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型測(cè)試。結(jié)果表明，通過選擇最合適的技術(shù)指標(biāo)，在大多數(shù)情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以實(shí)現(xiàn)比較好的策略結(jié)果。此外，微調(diào)技術(shù)指標(biāo)和（或）優(yōu)化策略可以提升整體的交易表現(xiàn)。

2. 數(shù)據(jù)處理

股票市場(chǎng)上面有許多的技術(shù)指標(biāo)，在這里我們主要選擇的是三種技術(shù)指標(biāo)：RSI，MACD 和 Williams %R（WR）。

2.1 Relative Strength Index（RSI）

相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)（RSI）是顯示股價(jià)歷史強(qiáng)弱的技術(shù)動(dòng)量指標(biāo)。它還比較了在特定時(shí)間段內(nèi)的損失和收益，具體公式如下：

2.2 Moving Average Convergence and Diver- gence（MACD）

MACD 是一個(gè)說明股價(jià)走勢(shì)的技術(shù)指標(biāo)。它等于 12 日指數(shù)移動(dòng)平均線（EMA）與 26 日均線指數(shù)（EMA）的差值。具體公式如下：

2.3 Williams %R（WR）

威廉指標(biāo)是基于動(dòng)量的技術(shù)指標(biāo)，顯示股價(jià)超買和超賣的變化。具體公式如下：

3. 模型分析

在這篇文章中，作者一共用了兩個(gè)模型：一個(gè)是金融序列模型，用來處理原始數(shù)據(jù)，得到我們的買點(diǎn)和賣點(diǎn)；另一個(gè)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用來預(yù)測(cè)買點(diǎn)和賣點(diǎn)。

3.1 金融序列模型

我們通過編寫模型，來自動(dòng)分析股票歷史數(shù)據(jù)中的波峰和波谷，從而得到買點(diǎn)和賣點(diǎn)數(shù)據(jù)。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一共有四層，即一個(gè)輸入層（4個(gè)節(jié)點(diǎn)），兩個(gè)隱藏層（5個(gè)節(jié)點(diǎn)和4個(gè)節(jié)點(diǎn)）和一個(gè)輸出層（3個(gè)節(jié)點(diǎn)）。我們輸入的數(shù)據(jù)分別是收盤價(jià)（close price），RSI，WR和MACD。輸出數(shù)據(jù)是買點(diǎn)，賣點(diǎn)和不操作（三分類）。具體模型如下：

論文完整的算法步驟，可以如下概括：

作者：chen_h
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