[发明专利]熵维度与最大熵增量群的股市投资者情绪指标选择方法

说明书

本发明是一种熵维度与最大熵增量群的股市投资者情绪指标选择方法，涉及股市投资者情绪测度领域，包括:指标海选，任何与股票市场或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；初选，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；筛选，通过无关分析剔除无关指标；遴选，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标；优选，计算主成分分析、熵维度、敏感因子的集群，即多种状态下的最大熵与信息熵之差比最大熵，结合聚类分析图谱留选显著性最高的指标。本发明开放式选择指标，设计合理，经过一系列的量化分析，确定指标留选数量范围，得到更科学、更包容、更广泛的投资者情绪测度的代理指标。

技术领域

本发明属于投资者情绪测度领域，尤其涉及一种熵维度与最大熵增量群的股市投资者情绪指标选择方法。

背景技术

维护股票市场的稳定有赖于投资者情绪的稳定，现阶段很多行为金融研究都是建立在投资者情绪的基础上，其中，投资者情绪的测度是投资者情绪研究中的关键问题，科学合理选择投资者情绪代理指标是测度的基础。

关于情绪测度指标的研究主要有以下两个特点：

第一，测度指标众多，尚无理论依据和规范方法来优选这些指标。当前关于投资者情绪的涵义、投资者决策的情绪过程的作用机理、投资者情绪的测度方法等没有一个可以统驭全局的系统性论述，关于情绪测度没有专门提出其理论依据，学者们从各个微观视角，建立了各具特色的单项情绪测度指标——多达上百个(大量文献，不再赘述)，丰富了该研究，但这些指标随机零散，莫衷一是，良莠不齐，对于如何更为规范地选取情绪测度指标，尚缺乏科学、统一、标准的方法。

第二，测度指标的选择具有主观性与从众性。学者们构建的众多情绪测度指标，哪些需要剔除、哪些更重要、哪些更有效，需要通过规范的方法来优选。投资者情绪的测度不应该只主观随意地偏向于某一个或几个指标因素，而应采用一定的方法首先对所有指标进行优选，去芜存精，去伪存真，而学界当前恰好缺乏这样一套规范的方法。

综上可见，亟需完善关于投资者情绪测度的基础理论，创建一套投资者情绪测度指标优选的规范方法，以得到更好的情绪测度指标。这将为投资者情绪的综合测度奠定可靠基础，并将丰富投资者情绪的理论，同时也为现实中金融监管部门的监管和投资者的决策提供参考依据。

发明内容

(一)解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是克服上述缺陷，提供一种熵维度与最大熵增量群的股市投资者情绪指标选择方法，提供了一套科学、开放、可行的系统优选方法，使得选择的代理指标更有效、更简便，为投资者情绪综合测度的研究奠定坚实的基础，同时也为现实中金融监管部门的监管和投资者的决策提供参考依据。

(二)技术方案

为解决上述问题，本发明所采用的技术方案是：熵维度与最大熵增量群的股市投资者情绪指标选择方法，其特征在于，所述方法包括：

海选模块，任何与股市或投资者有关的指标均可纳入到备选指标库；

初选模块，剔除数据不可得或数据不连续的无效指标；

筛选模块，通过无关分析剔除无关指标，计算各指标与股市大盘指数和股市收益率的相关系数，可以得到无关程度与显著性检验值，剔除显著性较差的指标；

遴选模块，通过相关分析和聚类分析删除冗余信息量大于阈值的指标，计算各指标之间的相关系数，将相关系数大于阈值的指标进行归类，删除信息重叠指标；

优选模块，通计算主成分分析、熵维度、敏感因子的集群，即多种状态下的最大熵与信息熵之差比最大熵，结合聚类分析的树状分类图谱与指标数量复杂度，最终留选显著性最高的指标。