论股指期货预测的意义与方法

论股指期货预测的意义与方法

这是一篇股指期货预测的意义与方法,国际市场的发展趋势清晰可见,股指期货可以很好地完善资本市场的功能和体系,这在国际市场中已经得到了广泛的认同,接下来让我们一起看看吧!

股指期货预测的重要意义

股票指数期货,简称为股指期货,指的是一种买卖基础为股票指数的期货。而股票指数则是指由证券交易所或者金融服务机构所编制的用来表明股票行情的一种参考数字。由此可见,股指期货具有如下特点:标的物是股票指数,报价单位为指数点,股指期货合约的价格等于股票指数期货报价和一定货币的乘积,期货头寸是通过计算差价用现金来结算的。开展股指期货预测的重要意义有以下几点。

首先,可以规避股市的系统风险。股市中的风险主要是由系统风险以及非系统风险两部分组成,非系统风险是可以通过投资组合的方法来化解的,但是该方法却不适用于系统风险的解决。尤其在我国,系统风险较大,因此也就迫切需要一种方法用来解决这个问题。股指期货预测使得理性的投资者有可以有对冲风险的工具,也就可以保证投资收益不受到影响。从上市公司股东、证券自营商等角度来看,在面对系统风险时,可以通过股指期货预测,在享有股东权益的前提下,同时维持所持股票资产的原有价值,这样便可以相应减轻集中性抛售对股票市场所造成的恐慌。

其次,有利于培育机构投资者,并促进股市规范化发展。就以中国为例,目前,我国的机构投资者比重较低,并不利于股市的规范化发展。股指期货预测可以为机构投资者提供有效的治理工具,亦可以增加投资品种,较好地促进了组合投资和理性交易的长期发展,提高了市场的流动性,降低了机构投资者的交易成本,以此提高了资金的使用效率。若我国想要平安运作及发展开放式基金,就必须要有相对的衍生工具,如相应股指期货,国际市场的成功经验向我们表明,这一点是不容忽视的。

第三,促进股价的合理波动,发挥经济晴雨表的功能。风险回避机制的缺失,导致机构投资者只能依赖于内幕消息来进行短线投资,股价的波动难以避免。但是股指期货的预测能较好的解决这个问题,有了预测这一环节,投资者在选择时会更加理性。为了能更加准确的进行预测,各种消息大量聚集,也就提高了股市的透明度,如果现货市场和期货市场的价差过大,将会发生两个市场的套利行为,因此可有效的控制股票市场的异常波动。

最后一点,股指期货预测可以完善功能与体系,并增强资本市场在国际中的竞争力。国际市场的发展趋势清晰可见,股指期货可以很好地完善资本市场的功能和体系,这在国际市场中已经得到了广泛的认同。抛弃传统的交易方式,以全新角度来发展经济,有利于与国际金融市场的接轨,并且可以为国际投资资本的进入提供回避风险的场所。我国的资本市场仍旧不完善,这样会影响我国对外来资本的吸引。因此发展股指期货并提供预测成为了发展市场的首要任务,而这一点对促进我国的资本市场的发展有着重大的战略意义。 股指期货预测的方法

虽然股票市场作为一个非线性动态系统尤其高度的复杂性,但其运行仍有一定的规律可循。同时,社会经济日益紧密的发展也使得股指期货等的走向与政治、经济、社会的诸多因素紧密相连。传统的数据统计分析方法在高速时刻变化的股票市场已经不在显现出其优越性,因此,今年来,一些新的预测方法被引入金融领域。 1 神经网络在股指期货预测中的应用

20世纪80年代以来,非线性、非平衡的概念开始逐步进入人们的观念,处理这种非线性系统的手段也日渐增多,随着这种方法的科学性逐渐被人们认可以及其计算手段的不断进步,经济分析人员们开始将非线性系统作为一种新的工具引入到经济领域。

近几年来,人工神经网络的应用作为非线性系统的延展,在股指期货的预测中起到不可忽视的作用。这种方法能够通过直接利用网络输入输出变量的方式进行训练和修正,以此来确定这些经济变量之间相互的影响和作用。同时需要指出的是,神经网络具有平滑内插的特性,从而可以更好的拟合数据并更加的泛化。

当前国内对于人工神经网络预测股价的研究,再起结构类型上大致可分为误差犯神经网络、模糊神经网络、小波神经网络、径向基网络和回归神经网络。但需要指出的是,被提出的绝大多数模型都各有其不同的前提切在选取数日变量时缺少科学依据,从而使得建模过程中输入的变量准确性下降,产生许多的不相关变量火舌忽略了重要的变量。另外随着近年来神经网络预测法的盛行,各种预测模型兴起,但是没有明确的概念知名哪种类型的人工神经网络更有利于股指期货的预测。最后,部门高级的技术方法已经被证明可以成功建立有效地新的混合系统,从而有必要对初始值的设定范围进行改进一提高预测速度。 2 支持向量机在股指期货预测中的应用

20世纪90年代,Vapnik提出了支持向量机(Support Vector Machine 简称SVM)的概念。它以统计学习理论为基础,是一种建立在VC维和结构风险最小化原则基础上的一种新的机器学习方法。以其完善的理论基础、学习性能和预测性能得到了广泛的关注和应用。而且,在处理非线性问题时,支持向量机能够将非线性问题转化为高位空间问题并通过一个和函数来进行运算,可以有效避免维数灾难与局部极小问题。

当前的支持向量机预测的精准度仍然有待提高。序列的选择和处理如何更加的规范化和科学化仍然有待改进。建立动态的模型和不断加入新的训练样本显然能够在其精准性上有所提升。其次,在核函数的选择上应该更加的谨慎,不同的和函数在分类中往往会产生几种不同的结果,在回归预测中不同的和函数也会对数据拟合的结果产生巨大影响。第三,有别于理论上的方法,在实际应用中,我们往往面对的是海量的数据,因此如何开发快速有效的支持向量算法目前仍是一个有待解决的问题。