[發(fā)明專利]主成分與最大熵比的股市投資者情緒代理指標選擇方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810702511.6 | 申請日: | 2018-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN109102147A | 公開(公告)日: | 2018-12-28 |
| 發(fā)明(設計)人: | 楊鵬;常峻瑋;劉學文;武亞茹;任海龍;曹亞男;李宇航 | 申請(專利權)人: | 濟寧市創(chuàng)啟信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q40/04 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 272200 山東省*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 最大熵 測度 情緒代理 指標選擇 剔除 聚類分析圖譜 冗余信息量 主成分分析 聚類分析 量化分析 不連續(xù) 顯著性 信息熵 情緒 備選 優(yōu)選 初選 刪除 包容 分析 篩選 代理 | ||
本發(fā)明是一種主成分與最大熵比的股市投資者情緒代理指標選擇方法,涉及股市投資者情緒測度領域,包括:指標海選,任何與股票市場或投資者有關的指標均可納入到備選指標庫;初選,剔除數(shù)據(jù)不可得或數(shù)據(jù)不連續(xù)的無效指標;篩選,通過無關分析剔除無關指標;遴選,通過相關分析和聚類分析刪除冗余信息量大于閾值的指標;優(yōu)選,計算主成分分析、信息熵與最大熵之比,結合聚類分析圖譜留選顯著性最高的指標。本發(fā)明開放式選擇指標,設計合理,經過一系列的量化分析,確定指標留選數(shù)量,得到更科學、更包容、更廣泛的投資者情緒測度的代理指標。
技術領域
本發(fā)明屬于投資者情緒測度領域,尤其涉及一種主成分與最大熵比的股市投資者情緒代理指標選擇方法。
背景技術
維護股票市場的穩(wěn)定有賴于投資者情緒的穩(wěn)定,現(xiàn)階段很多行為金融研究都是建立在投資者情緒的基礎上,其中,投資者情緒的測度是投資者情緒研究中的關鍵問題,科學合理選擇投資者情緒代理指標是測度的基礎。
關于情緒測度指標的研究主要有以下兩個特點:
第一,測度指標眾多,尚無理論依據(jù)和規(guī)范方法來優(yōu)選這些指標。當前關于投資者情緒的涵義、投資者決策的情緒過程的作用機理、投資者情緒的測度方法等沒有一個可以統(tǒng)馭全局的系統(tǒng)性論述,關于情緒測度沒有專門提出其理論依據(jù),學者們從各個微觀視角,建立了各具特色的單項情緒測度指標——多達上百個(大量文獻,不再贅述),豐富了該研究,但這些指標隨機零散,莫衷一是,良莠不齊,對于如何更為規(guī)范地選取情緒測度指標,尚缺乏科學、統(tǒng)一、標準的方法。
第二,測度指標的選擇具有主觀性與從眾性。學者們構建的眾多情緒測度指標,哪些需要剔除、哪些更重要、哪些更有效,需要通過規(guī)范的方法來優(yōu)選。投資者情緒的測度不應該只主觀隨意地偏向于某一個或幾個指標因素,而應采用一定的方法首先對所有指標進行優(yōu)選,去蕪存精,去偽存真,而學界當前恰好缺乏這樣一套規(guī)范的方法。
綜上可見,亟需完善關于投資者情緒測度的基礎理論,創(chuàng)建一套投資者情緒測度指標優(yōu)選的規(guī)范方法,以得到更好的情緒測度指標。這將為投資者情緒的綜合測度奠定可靠基礎,并將豐富投資者情緒的理論,同時也為現(xiàn)實中金融監(jiān)管部門的監(jiān)管和投資者的決策提供參考依據(jù)。
發(fā)明內容
(一)解決的技術問題
本發(fā)明要解決的技術問題是克服上述缺陷,提供一種主成分與最大熵比的股市投資者情緒代理指標選擇方法,提供了一套科學、開放、可行的系統(tǒng)優(yōu)選方法,使得選擇的代理指標更有效、更簡便,為投資者情緒綜合測度的研究奠定堅實的基礎,同時也為現(xiàn)實中金融監(jiān)管部門的監(jiān)管和投資者的決策提供參考依據(jù)。
(二)技術方案
為解決上述問題,本發(fā)明所采用的技術方案是:主成分與最大熵比的股市投資者情緒代理指標選擇方法,其特征在于,所述方法包括:
海選模塊,任何與股市或投資者有關的指標均可納入到備選指標庫;
初選模塊,剔除數(shù)據(jù)不可得或數(shù)據(jù)不連續(xù)的無效指標;
篩選模塊,通過無關分析剔除無關指標,計算各指標與股市大盤指數(shù)和股市收益率的相關系數(shù),可以得到無關程度與顯著性檢驗值,剔除顯著性較差的指標;
遴選模塊,通過相關分析和聚類分析刪除冗余信息量大于閾值的指標,計算各指標之間的相關系數(shù),將相關系數(shù)大于閾值的指標進行歸類,刪除信息重疊指標;
優(yōu)選模塊,通過計算主成分分析、信息熵與最大熵之比,結合聚類分析的樹狀分類圖譜與指標數(shù)量復雜度,最終留選顯著性最高的指標。
作為優(yōu)選,海選模塊的任何指標可以是當期指標,也可以是提前p期的衍生指標,即為{An,An-1,An-2...An-p},其中p為大于1的正整數(shù)。
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