基于灰色理论的股指预测系统的设计与实现

张志振　杨光军

摘 要： 使用MATLAB设计并实现了一个股指预测系统。该系统以上海证券综合指数历史数据为样本，首先用MATLAB软件拟合了上证指数每月月底收盘价随时间的变化曲线，从宏观上掌握上证指数的变化范围和规律；接着用灰色模型对上证指数进行中短期预测，可以预测未来半年和未来6天的上证指数。仿真实验说明算法是有效的，预测误差小。

关键词： 灰色理论； 股指预测； 系统； MATLAB

中图分类号：TP311.52 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2013）08-38-02

0 引言

近年来，股票扮演着越来越重要的角色，股价指数是衡量股票发展趋势的一个重要指标，股指预测成为越来越多学者研究的焦点[1-5]。灰色理论具有样本少、训练快、预测精度高等特点[6]，许多研究都使用灰色理论对股指进行预测[4-5]。本文使用MATLAB设计并实现了一个股指预测系统，该系统以上海证券综合指数历史数据[7]为样本，首先用MATLAB软件拟合了上证指数每月月底收盘价随时间的变化曲线，从宏观上把握上证指数的变化范围和规律，接着用灰色模型对上证指数进行中短期预测，实现对未来半年和未来6天的上证指数的预测。仿真实验表明该算法是有效的，预测误差小。

1 灰色预测模型的建立

本系统对股指进行了两种预测：未来半年的月底数据预测和未来6天的每日数据预测。

1.1 对月底数据进行预测

由最小二乘法相关知识及MATLAB软件可得发展系数a和灰作用量b为：a=-0.0053665，b=2373.5081。

将得到的发展系数a和灰作用量b值代入灰色预测模型：

1.2 对每日数据进行预测

选取2013年2月19日到2013年3月20日的上证指数每日收盘价22个数据作为样本数据，对每日的数据进行预测。其中将2013年2月19日到2013年3月12日的16个数据作为训练数据，将2013年3月13日到2013年3月20日的6个数据作为检验数据。其预测过程与1.1节相同，得到的每日数据预测的灰色模型如下。

2 灰色预测模型的检验

2.1 对月底数据的灰色模型进行检验

根据公式⑴的灰色预测模型对上证指数中从2012年10月到2013年3月底的6个数据进行灰色预测检验，得出6个上证指数数据预测及检验结果，如表1所示。

4 结束语

本系统使用当前流行的预测算法灰色模型和神经网络对上证指数进行预测，并使用MATLAB进行实现。通过仿真实验说明算法是有效的，预测误差小。该系统使用灰色模型对上证指数进行中短期预测，可以预测未来半年和未来6天的上证指数。界面简洁，易操作，具有很强的实用性。但本系统仅限在预测时期的国内金融市场现状不发生较大变化情况下的预测，现实中影响股指的因素很多，怎样考虑多方面的因素是我们以后研究的方向。

参考文献：

[1] 孙彬，李铁克，张文学.基于GD-FNN 的金融股指预测模型[J].计算机应用研究，2010.27（9）：3272-3278

[2] 李佳.多因素线性回归模型对股指预测作用的分析[D].上海交通大学上海高级金融学院MBA论文，2011.

[3] 王汝，芳田业钧.消费者信心指数与股票市场收益的实证研究[J].经济与管理，2009.23（12）：22-26

[4] 吴朝阳.基于GM（1，1，μ，ν）模型的股指预测[J].计算机技术与自动化，2010.29（3）：113-116

[5] 郑斯日古楞.灰色神经网络在股票价格预测中的应用[J].计算机仿真，2012.29（2）：382-385

[6] 刘思峰，谢乃明等.灰色系统理论及其应用（第四版）[M].科学出版社，2008.

[7] 搜狐.上证指数历史数据.http：//q.stock.sohu.com/zs/000001/lshq.shtml.