[发明专利]一种基于社会网络聚类的股票指数跟踪预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于社会网络聚类的股票指数跟踪预测方法，首先从第三方数据库中采集上月和当月的指数以及成份股数据，并对数据进行清洗，得到能用于研究的样本内数据和样本外数据；然后，用成份股间的相关系数计算度量距离，构建成份股间的社会网络，用自适应仿射传播聚类算法对网络进行聚类，提取每簇的聚类中心形成股票池,并用指数跟踪优化模型实现股票池股票对标的指数的最优跟踪，确定指数跟踪的最优权重；最后，将样本内训练得到的股票池和最优权重运用于样本外数据的指数跟踪，得到预测的指数。本发明还提出一种股票指数跟踪预测系统，构建的股票池相关性低、跟踪误差较小、复制结果稳定性好，实现了对指数的精确跟踪。

主权项

一种基于社会网络聚类的股票指数跟踪预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、从第三方数据库中采集上月和当月的指数以及成份股数据，并对数据进行清洗，得到能用于研究的样本内数据和样本外数据；所述样本内数据为指数及其成份股上月的前复权1分钟收盘价数据，所述样本外数据为指数及其成份股当月的前复权1分钟收盘价数据；(2)、根据样本内数据构建训练模型，对成份股采用社会网络聚类模型构建股票池，并用指数跟踪优化模型确定最优权重；(3)、将样本内训练得到的股票池和最优权重运用于样本外数据的指数跟踪，得到预测的指数。