使用灰色模型预测股票价格走势

何春雪　李惠禹　姜楠　姜山　吴奕璇　黄匀一

【摘 要】股票价格的未来走向是投资者们十分关心的问题，它关系着人们的切身利益，而灰色预测刚好能解决这一难题，能最大限度地预测股票走向，为投资者们提供有价值的信息，因此选择有效的数据使用GM（1，1）模型对股票价格走向进行预测，制作曲线图，可以清楚明了地为人们展示股票的未来走向。

【关键词】股票价格；灰色预测Matlab；GM（1，1）模型

【中图分類号】F830.9 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）04-0149-02

1 研究背景

股票在是人们主要的投资选择之一，因此股票价格的变化受到越来越多的人的关心，是经济、系统科学领域研究的热点问题。对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益，投资者们时刻在关心股市、分析股市，更想预测股市的发展趋势，然而影响股市价格的因素很多，其变化繁多，国人尝试用多种方法预测股票价格的升降，由于股票价格呈现出无规律性和任意性，所以要想知道原始数据分布的统计特征是非常困难的。

2 GM（1，1）预测模型

灰色模型（Grey Models）就是通过少量的、不完全的信息建立灰色微分预测模型，对事物发展规律做出模糊性的长期描述。灰色预测GM的三大特点如下。

（1）建模所需信息量较小。

（2）不必知道原始数据分布的先验特征，对无规律或不服从任何分布的任意光滑离散的原始序列，通过有限次的生成即可转化成为有规序列。

（3）建模的精度较高，可保持原系统的特征，能较好地反映系统的实际情况。

而灰色预测GM模型的以上3个特点能够为投资者在股票行业进行很好的预测，很大程度上解决了投资者的选择难题。

3 使用灰色MATLAB预测股票价格的两个实例

（1）2017年3—8月，“合肥城建”的股票价格数据见表1。

将表1数据代入MATLAB软件运行预测，结果如图1所示。

（2）2017年3—8月，“新华保险”的股票价格数据见表2。

将表2数据代入MATLAB软件运行预测，结果如图2所示。

4 股票价格预测结论及相关的建议

第一例为合肥城建发展股份有限公司，其行业类别是房地产业，证券类别为A股，2017年3—8月期间，季度净利润从4 285.85万元下降到2 199.46万元，现金流持续亏损。本例数据为深证综合指数（收盘价），月收盘指数（月末收盘价）选取期间为2017年3月至8月共6个月（数据选取软件为中信证券）。

第二例为新华人寿保险股份有限公司，其行业类别是保险业，证券类别是A股，2017年3—8月期间，季度净利润从183 700万元上升到504 200万元。本例数据为上证综合指数（收盘价），月收盘指数（月末收盘价）选取期间为2017年3月至8月共6个月（数据选取软件为中信证券）。

我们运用灰色系统理论方法对股票市场上股票收盘价的变动进行预测。利用股票价格的历史数据，将月份作为X轴，股票收盘价作为Y轴，建立GM（1，1）模型。模型对股票价格实现了预测，为投资者投资决策在定量分析上提供了数据参考。任何类型的股票市场均是以证券价格变化曲线来反映市场行情走势，灰色预测可以用于不同股票市场。

但在实际投资中，不能单单通过股票价格数据进行分析，应对股票市场整体进行分析，结合国家政策及股票公司的实际经营状况，进行投资决策。任何对股价进行预测的模型都存在偏差，只能为投资者提供数据参考，投资不能完全根据预测结果。相对于短期投资者来说，灰色预测是一种不错的参考选择。

参 考 文 献

[1]李晓青.灰色预测在股票价格中的研究应用[J].时代金融，2017（4）：158-160.

[2]金明爱，程隆昌.股票价格的灰色预测模型[J].延边大学学报：自然科学版，2014（3）：54-57.

[3]聂祖荣，雷泽.基于灰色系统的股票投资价值模型及其应用[J].证券市场导报，2002（1）.

[责任编辑：陈泽琦]