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利用深度学习预测股票涨跌:A+H股实证分析

黄茗  
【摘要】:随着我国大陆与香港金融往来频繁,更多人投入对H股市场的分析工作中。但若从现有研究结果来看,研究还并不全面。所谓A+H股就是指不仅以A股的身份在内陆地区的上交所或深交所上市,且以H股身份在香港地区的相应交易所上市。A+H股的价格不仅受外在的经济政治大背景影响,还与人为操纵类事件、投资者整体的心理素质、学识水平密切相关。A+H股其学术问题还有待学者各角度的深入分析,才能揭开其神秘面纱。在全球化的今天,越来越多的大陆公司选择在香港推出H股,因此选择对A+H股分析确实能为解决现实问题带来帮助。深度学习是在机器学习的基础之上,通过多个隐含层增强学习能力,使特征得到更好的表达,大大提升模型预测准确率。2016年,谷歌AlphaGo人工智能在围棋竞赛中打败享誉全球的围棋优胜者之一的李世石,且优势明显,引起人们火热关注,深度学习瞬间在各种领域引起热潮,其中包括金融数据预测,本文将深度学习应用于A+H股研究中。本文选择恒生国企指数40只成分股中的8只银行股进行分析,按照股票编号先后顺序,依次是建行(601939.SH,0939.HK)、中信行(601998.SH,0998.HK)、农行(601288.SH,1288.HK)、工行(601398.SH,1398.HK)、民生行(600016.SH,1988.HK)、交行(601328.SH,3328.HK)、招行(600036.SH,3968.HK)、中行(601988.SH,3988.HK)。首先对数据进行描述,刻画数据的同时描述A+H股发展历史和现有状态,在对数据了解后进行模型选择,模型为循环神经网络RNN与其基础上发展起来的长短期记忆神经网络LSTM,通过模型对A股、H股涨跌值进行预测,详细刻画预测结果,并反思研究结果将模型进一步修正。针对改进后的模型重新对原有数据预测,比较模型改进前后的变化,从而比较A股H股同异以及预测模型在哪个市场效果更好。


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