[发明专利]一种基于上证50ETF的期权涨跌预测方法及装置在审
申请号: | 201810864848.7 | 申请日: | 2018-08-01 |
公开(公告)号: | CN108985519A | 公开(公告)日: | 2018-12-11 |
发明(设计)人: | 黄小红;伍呈呈;夏平;任强;雷帮军;熊霖霏 | 申请(专利权)人: | 三峡大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q40/04 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王莹;李相雨 |
地址: | 443002*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 预测 预设 历史时间段 综合数据 主成分分析法 主成分分析 股价预测 预先获取 指标数据 时间段 替代 | ||
本发明提供一种基于上证50ETF的期权涨跌预测方法及装置,所述方法包括:基于主成分分析法将预先获取的预设历史时间段内上证50ETF的指标数据结合成所述上证50ETF的综合数据;根据所述综合数据,基于训练好的SVM算法对所述预设历史时间段之后预设未来时间段内上证50ETF的期权涨跌进行预测。本发明一方面,通过主成分分析方法提高了预测速度;另一方面,使用对上证50ETF整体的期权涨跌预测替代单纯的股价预测,具有良好的通用性,预测精度高。
技术领域
本发明属于金融量化投资技术领域,更具体地,涉及一种基于上证50ETF的期权涨跌预测方法及装置。
背景技术
股市、期货市场等是一个多空双方博弈、非线性、混沌而复杂多变的系统,对其进行严谨、科学的预测非常困难。近年来,人们试图通过量化分析来探索其规律性,挖掘市场中的隐含信息,已获得良好的收益。
现有技术中有利用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)模型对韩国综合股价指数KOSPI进行了研究预测,有基于时间序列的SVM股票预测方法,有基于PCA(principal Component Analysis,主成分分析)和SVM模型对沪深300指数进行量化择时研究的方法等。这些方法一方面对个股进行预测研究,选择特定时间的个股,缺乏通用性;另一方面,由于个股的价格易受单边消息的影响,因此预测的精度较低。
发明内容
为克服上述现有的预测方法通用性低,且预测精度低的问题或者至少部分地解决上述问题,本发明提供一种基于上证50ETF的期权涨跌预测方法及装置。
根据本发明的第一方面,提供一种基于上证50ETF的期权涨跌预测方法,包括:
基于主成分分析法将预先获取的预设历史时间段内上证50ETF的指标数据结合成所述上证50ETF的综合数据;
根据所述综合数据,基于训练好的SVM算法对所述预设历史时间段之后预设未来时间段内上证50ETF的期权涨跌进行预测。
根据本发明第二方面提供一种基于上证50ETF的期权涨跌预测装置,包括:
分析模块,用于基于主成分分析法将预先获取的预设历史时间段内上证50ETF的指标数据结合成所述上证50ETF的综合数据;
预测模块,用于根据所述综合数据,基于训练好的SVM算法对所述预设历史时间段之后预设未来时间段内上证50ETF的期权涨跌进行预测。
根据本发明的第三方面,提供一种电子设备,包括:
至少一个处理器、至少一个存储器和总线;其中,
所述处理器和存储器通过所述总线完成相互间的通信;
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令能够执行如前所述的方法。
根据本发明的第四方面,提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行如前所述的方法。
本发明提供一种基于上证50ETF的期权涨跌预测方法及装置,该方法通过根据50ETF期权价格与50ETF满足平价公式的特性,进而预测50ETF的涨跌来判断对应期权的涨跌,通过使用主成分分析法对预设历史时间段内上证50ETF的指标数据进行降维,获取综合数据,根据综合数据,使用训练好的SVM算法对预设历史时间段之后预设未来时间段内上证50ETF的期权涨跌进行预测,一方面,通过主成分分析方法提高了预测速度;另一方面,使用对上证50ETF整体的期权涨跌预测替代单纯的股价预测,具有良好的通用性,预测精度高。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于上证50ETF的期权涨跌预测方法整体流程示意图;
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