基于投资者情绪和规划识别的融资行为预测.pdf
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1、2023 年第 10 期计算机与数字工程收稿日期:2023年4月3日,修回日期:2023年5月10日作者简介:曾庆彬,男,硕士研究生,研究方向:人工智能、规划识别。胡广朋,男,教授,硕士生导师,研究方向:时态推理,规划识别。1引言2010年,融资融券业务为我国股票市场的一个全新的卖空机制,这为中国股市带来了新的格局,打破了股市只有“单边市”的局面1。融资融券业务给中国股市带来了新的活力,作为价格稳定器的催化剂,能够缓解股票市场流动的资金压力,有利于股市的发展2。目前,研究融资融券的成果主要有三种:一是认为该业务能够减小股市的波动性,2016年Alves通过研究欧洲一些国家实施融资融券业务的效果
2、,得出了该业务会抑制股票的波动3;二是认为该业务能够加剧股市的波动性,2016年方军雄将沪深股票市场的数据作为研究对象,利用双重差分法研究该业务对股市波动的情况,发现融资融券业务容易导致股市崩盘风险4;三是认为该业务能够对股市的波动性无效果,1997年Angel通过研究融券业务与股票市场波动情况,得出两者关系并不显著5。大多数学者在对融资融券业务的研究中,一般只是基于客观数据的研究,在研究中没有充分考虑到投资者的主观心理因素,研究的结果与投资者的意愿出入较大。因此,忽略投资者的主观心理因素基于投资者情绪和规划识别的融资行为预测曾庆彬胡广朋(江苏科技大学计算机学院镇江212003)摘要对于投资者
3、投资行为的规划中,会受到投资者自身的情绪的影响。规划识别能从观察到的某一智能体的动作出发,结合智能体心理,推导出该智能体的规划。论文将该方法运用到股市中去,通过分析数据并且结合投资者的情绪,对投资者做出合理的融资行为。首先通过PLS构建出投资者情绪。接着构建三层规划识别层,在第一层中引入马尔科夫链去预测智能体的行为概率,在第二层中构建规划识别图,进一步预测行为概率,在第三层中规划出智能体的最佳选择。最后进行实例验证和得出结果。关键词投资者情绪;规划识别;PLS;融资行为中图分类号TP399DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2023.10.010Financing Beh
4、avior Prediction Based on Investor Sentiment andPlanning RecognitionZENG QingbinHU Guangpeng(School of Computer,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang212003)AbstractThe planning of investors investment behavior will be affected by investors own emotions.Planning recognition candeduce
5、 the planning of an agent based on the observed action of the agent and its psychology.In this paper,the method is applied tothe stock market,through the analysis of data and combined with the mood of investors,investors make a reasonable financing behavior.Firstly,investor sentiment is constructed
6、through PLS.Then three layers of planning recognition layer are constructed.Markov chain is introduced in the first layer to predict the agents behavior probability,and the planning recognition map is constructedin the second layer to further predict the behavior probability,and the optimal selectio
7、n of agents is planned in the third layer.Finally,the example is verified and the result is obtained.Key Wordsinvestor sentiment,planning recognition,PLS,financing behaviorClass NumberTP399总第 408期2023 年第 10 期计算机与数字工程Computer&Digital EngineeringVol.51No.102267第 51 卷的研究,得到的结果不准确。解决在研究过程中加入投资者主观心理因素的方法
8、,可先构建出投资者情绪指数,并结合规划识别方法应用到股市中融资行为的预测中,规划识别模型在人工智能中加入了心理学的相关知识6,不单单可以从客观数据上对融资行为进行预测,并且在预测中考虑到投资者的主观情绪因素,主观与客观因素相结合,考虑更全面,得到的结果也更加合理。投资者的行为规范化,有利于融资业务在国内市场的发展与使国内股市健康化。2基于PLS构建投资者情绪2.1PLS原理PLS是一种数学优化技术,它利用一组数据的最小化误差的平方和得到对应的函数模型7。PLS解决了客观数据少,数据中参数较为复杂导致函数模型不准确的问题8。将PLS运用到构建投资者情绪指数的方法如下:假设预测下一期股票收益与本期
9、的情绪线性关,即:E()Rt+1=+Mt(1)其中,E()Rt+1表示投资者预测下一期股票的收益,Mt表示投资者的情绪指数。接着,下一期的股票收益可以表示成:Rt+1=E()Rt+1+t+1=+Mt+t+1(2)其中t+1是误差。令xt表示单个投资者在t时刻的情绪指数,单个投资者的情绪指数表示为xt=0+1Mt+2Et+et(3)其中1、2分别表示xt对Mt、Et变动的敏感度;Et表示所有投资者的情绪指数与预测股市收益无关的共同近似误差;et表示有关xt的噪声。根据式(3),需要将xt中的Mt分离出来,同时要消除存在的Et与et。针对于此,利用OLS回归来解决这两个问题。首先,对于xt,可以建
10、立回归方程:xt1=0+1Rt+Ut1(4)其中,Rt表示第t期的股票收益,1表示通过已实现的Rt反映xt1对Mt1的敏感度,Rt由E()Rt与误差组成,而期望收益主要是与Mt1有关,由此可见,1可以反映出xt1在一定的范围内取决于Mt1。其次,针对每个时期t,建立回归方程:xi=c+MPLS1+vi(5)其中,MPLS表示用 PLS 所估计的投资者情绪指数。1是由式(4)获取,变成了解释变量,而MPLS就是所要测量的参数。从上面推导过程可以看出,PLS就是用式(2)与式(3)来推出MPLS。PLS通过使用t+1期的股票收益来达到降维的效果,从而提取于期望收益有关的Mt并消除与期望股票收益无关
11、的共同近似误差和噪声。接着,得出MPLS可以用T1阶的向量来表示:MPLS=XJNXJTR()RJTXJNXJTR1RJTR(6)其中,X表示的是单个投资者情绪测量的TN阶矩阵。即X=()x1xT;R表示收益率的T1阶向量,即R=()R2RT+1;矩阵JT=IT1TlTlT,而IT是T阶单位矩阵、lT的各个元素是 1的T阶向量。最终,根据式(6),通过数学公式计算后,PLS构建的MPLS最终可以表示为MPLS=X(7)其中,X=()X1XN表示单个投资者情绪指数,=(1N)表示单个投资者情绪指数所占MPLS的比率。2.2相关指标根据以往学者构建投资者情绪指数的有关指标的研究发现9,投资者情绪的
12、指标包括主观调查指标和间接调查指标,通过结合主观调查指标与间接调查指标来构建投资者的情绪指数10。对于主观调查指标分别有中国消费者信心指数(CCI)与中国证券市场投资者信心指数(SICI),间接调查指数有换手率(TURN)、新增投资者数量(NIA)和封闭式基金折价率(CEFD)。通过这些指标构建投资者的情绪指数。2.3投资者情绪指数的构建易志高(2010)考虑到相关指标对构建投资者情绪有时间上的滞后11,因此,选取指标时还选取了相关指标的滞后一期。首先,将各个指数进行标准化处理,再把标准化后的指标带入式(6)中,进而得到 PLS 来构建MPLS。其次,将MPLS与各个指标相关性分析,得出相关程
13、度。接着对比当前期与滞后一期指标和MPLS的相关性系数的大小,选出相对来说系数比较高的指标作为构建MPLS的最终指标。对于相关曾庆彬等:基于投资者情绪和规划识别的融资行为预测22682023 年第 10 期计算机与数字工程性分析的结果如表1所示。表1MPLS与十个指标的相关性系数指标Pearson指标PearsonCCIt-10.4121CCIt0.4234SICIt-10.6822SICIt0.6916TURNt-10.7674TURNt0.8682NIAt-10.7143NIAt0.8569CEFDt-1-0.3251CEFDt-0.3357上表可知,所选取的当前期和滞后一期的各个指标中与
14、MPLS相关性系数比较高的分别是CCIt、SICIt、TURNt、NIAt、CEFDt,也就是当前期的各个指标与MPLS相关性比较高。将这五个指标再次带入式(6)、式(7)中,通过PLS算法与相关性分析,结果如表2。表2MPLS的构建结果指标BetaPearsonCCIt0.14610.4331SICIt0.24570.7283TURNt0.25660.8683NIAt0.24380.8642CEFDt-0.0095-0.2871根据表2的Beta值可以最终来形成投资者情绪指数MPLS的表达式:MPLS=0.1461CCIt+0.7283SICIt+0.8683TURNt+0.8642NIAt
15、-0.2871CEFDt(8)通过式(8)构建出的MPLS,去计算出2010年4月到2018年3月的MPLS,如下图所示。2520151050-5-10-15-20-25-30151050-5-10上证指数月收益率投资者情绪指数2010年4月2010年8月2010年12月2011年4月2011年8月2011年12月2012年4月2012年8月2012年12月2013年4月2013年8月2013年12月2014年4月2014年8月2014年12月2015年4月2015年8月2015年12月2016年4月2016年8月2016年12月2017年4月2017年8月2017年12月2018年4月图1上
16、证指数的收益率与投资者情绪指数的关系对比MPLS的状态划分,可以把MPLS分为3三种状态:乐观、悲观、平静。当投资者情绪指数处于-0.50.5之间,投资者处于平静状态;当投资者情绪指数大于等于0.5,投资者处于乐观状态;当投资者情绪指数处于小于等于-0.5,投资者处于悲观状态。3规划识别模型在构建规划识别模型中,构建三层模型:第一层通过马尔科夫链去预测股市未来的趋势,预测出未来的股市趋势变化;第二层通过规划识别图去结合投资者情绪指数,来预测出最终概率;第三层通过效用函数选出最佳投资者有关融资的决策。3.1第一层:马尔科夫模型马尔可夫过程(Markov process)针对随机过程进行构建出马尔
17、科夫模型。由俄国数学家AndreyMarkov 于 1907 年提出。Markov 模型拥有下面特点:通过现在已有的状态的情况下,它未来的状态推测不会受到之前的状态所影响12。投资者在预测趋势时不会根据以前的股市趋势去预测,而是根据股市的当前状态趋势去预测13。由此可见,在股市预测中可以通过马尔科夫模型预测。3.2第二层:规划识别图1986年,Kautz和Allen第一次形式化了规划识别理论14,Kautz规划识别模型主要是构建出对应的规划图,该图限定以最小的行为动作来确定整个规划,归根结底是有关图覆盖的问题。规划识别模型发展了几十年,由Goldman、Geib和Miller结合执行过程总结出
18、了全新的规划识别模型15。通过与Kautz的模型对比,Miller等总结出的新模型主要是根据执行过程为主的,而且在每一个执行过程中,求出对应的概率,根据概率进行推理下一个执行过程。通过概率的推测代替原来的最小行为动作,这样得到的结果更合理,得到的行为更符合预测结果。将规划识别运用到股市趋势的预测,结合投资者的心理,使得出的预测结果更加符合市场趋势,这样能优化投资者的融资行为,对股市的稳定发展有着重要的意义。规划识别图构建步骤:1)开始于时间步1的初始条件股市状态目标层;2)分化投资者情绪的各个状态;3)根据第二步中情绪的各个状态,计算股市趋势的状态在投资者情绪状态下的概率值;4)根据第三步得到
19、投资者情绪各个情绪状态下的股市趋势状态;5)根据所占的比率,得到最终的股市各个状态的概率。针对投资者情绪,可划分为三种状态:乐观、平静、悲观,依次用1、0、1来代替对应的状态,对应的概率为P(1)、P(0)、P(1);针对股票市场的趋势,可划分为三种状态:上涨、平盘、下跌,依次用p1、p0、p1来代替,对应的概率为P(p1)、P(p0)、P(p1);以及结合不同股市的趋势状态与各个不同投资者情绪状态下的新状态的符号以及该新状态所占的比率系数的符号如表3所展示。2269第 51 卷表3符号说明状态1&p10&p11&p11&p00&p01&p01&p10&p11&p1所占比主(nN)123456
20、789根据规划识别图的构建步骤可以得到如图2,该图即结合概率的规划识别图,根据概率选出最优的决策。股市目标状态投资者情绪状态P(1)P(0)P(-1)乐观平静悲观P(p-1)P(p0)P(p1)下跌平盘上涨P(p-1)P(p0)P(p1)下跌平盘上涨P(p-1)P(p0)P(p1)下跌平盘上涨123455789上涨平盘下跌图2规划识别图根据图2,可以总结出结合投资者情绪下的股市各个状态概率的计算公式:1)股市下跌状态:P(p1)=11P(1)P(p1)+2P(0)P(p1)+3P(1)P(p1)(9)2)股市平盘状态:P(p0)=24P(1)P(p0)+5P(0)P(p0)+6P(1)P(p0
21、)(10)3)股市上涨状态:P()p1=37P(1)P(p1)+8P(0)P(p1)+9P(1)P(p1)(11)其中:i(i=123)为归一因子。3.3第三层:决策推理层由于每个投资者都有自己的期望值,每个人对应的风险接受程度不一样,因此,引入期望效用函数,该函数主要的功能是根据投资者不同的期望值,在对应的条件下,根据期望值进行决策行为的选择,使投资者不会盲目投资,造成股市动荡。规范投资者的行为,有利于股市的发展16。在第三层中加入了期望效用函数,以下是该函数对应的参数:1)股市的状态:=(p1p0p1)(12)其中:p1、p0、p1分别表示股市上涨、平盘、下跌。2)决策的融资行为空间:A=
22、(101)(13)其中:1表示买进决策、0表示卖出决策、1表示观望决策。3)股市的平均损失率与平均收益率:10平均损失率0=01平均收益率(14)在规划识别层中计算得到结合投资者情绪的股市趋势的概率,可以根据期望效用函数计算Income:Income=i(101)iP()i(15)最后根据期望效益值Income的大小来采取决策i:1Income0(16)即当期望效益值Income为正时,采取买进的决策;当期望效益值Income为负时采取卖出的决策;当期望效益值Income等于零时,采取观望的决策。4实验结果与讨论4.1数据集数据来源于上证指数2010年4月到2018年3月的96个月的月涨跌额数
23、据,并且构建出对应的投资者情绪指数,形成观察对象。4.2规划识别算法第一层处理对股市趋势各个状态的转移数进行统计,得到如表4。表4跌涨幅的状态转移数pipjp1p0p1p122121p0101p121127曾庆彬等:基于投资者情绪和规划识别的融资行为预测22702023 年第 10 期计算机与数字工程由表4可计算出Pij=nijni(其中nij表示股市状态从pi转移到pj的频数,ni表示第i行的总个数,也就是股市状态pi的频数)。进而得出股市涨跌幅的一步转移概率矩阵T1:T1=0.50.0230.4770.500.50.4290.020.551(17)已知初始状态为P 1,0,0,可以预测后续
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- 基于 投资者 情绪 规划 识别 融资 行为 预测
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