金融證劵預測方法統論

2011-09-28 09:06:43

目前，各種金融證劵預測技術逾300種之多，筆者將把它們統分為四個領域：技術（統計）預測、信息預測、擬合預測、易學全息預測。

以下簡要介紹與期貨、股票投資有關的部分預測技術，這些技術方法基本上代表各相關理論的主要內容，有些技術目前已屬於預測學前沿，雖然其理論基础尚有待推敲，但其應用的範圍、前景、效果顯然勿容置疑。就期貨、股票預測而言，重點在於解決常規狀態下的預測和突變預測，一般情況下，市況的運行均屬於常規預測研究範圍，這方面行之有效的解決方案是基於數理統計原理的分析範畴，如簡單的移動平均線；而突變預測則傾向於處理轉市的時間和區間探讨。兩者運用的方法絕然不同。

基础分析由於其選取的研究對象和參數不同，加上分析者的實踐限制和採集數據的真實程度的限制，以及採用的技術手段的不同，其結論偏差較大。這樣，對於實際操作的參考意義就要受到不同程度上的影響。

《一》、技術（統計）預測

常規預測。包括：移動平均、指數平滑法、德爾菲法、馬爾克夫鏈、正態分佈、泊鬆分佈、殘差辯識預測、最小方差預測等等。

對於期貨和股票市場，常用的趨勢預測技術是移動平均法和指數平滑法，或由此衍生的其他常規技術指標分析方法。移動平均法是在算術平均數的基础上發展起來的預測方法，指數平滑法則以加權平均為基础，是移動平均的一種改進，兩者均屬時間序列下的預測方法，假設預測對象的變化僅與時間有關。根據它的變化特徵，以慣性原理推測其未來狀態。

1、移動平均法

對於數據序列=

i+K

平均值 Mi=(1/2k+1)∑ Xl

l=i-k

i=1,2,…, k=1,2,…

趨向值 DMi=Mi-Mi-1

預測值 X*i+1=Mi-k+DMi(k+1)

2、指數平滑法

指數平滑法認為，數據的重要程度按時間上的近遠成非線性遞減。常用的有一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次指數平滑法。

對於數據序列=指數平滑法的遞歸式

X*1=X1

X*i+1=aXi+(1-a)X*I 0￡a￡1

a為平滑系數，X*1和X*i+1都是預測值

i-1

預測公式X*i+1=∑a(1-a)jXi-j+(1-a)iX1

j=0

3、德爾菲（Delphi）法

是美國蘭德公司1964年發明並首先用於技術預測的專家會議預測法的改進方法。有的學者認為，德爾菲法可能是最可靠的預測方法。在長期規劃者和決策者心目中，德爾菲法享有衆望。

德爾菲法的實質是利用專家的主觀判斷，通過信息溝通與循環意見回饋，是預測意見趨於一致，逼近實際值。德爾菲法的不足之處在於，易受專家主觀意識和思維局限影響，而且技術上，徵詢表的設計對預測結果的影響較大。

就期貨、股票投資而言，專家的意見往往不容忽視。你永遠無法拒絕投資專家優秀業績的強大說服力和誘惑。事實上，留意優秀專業人士的投資思維可以作為一項輔助決策手段。