text: 金融时间序列预测模型
  作者：戴稳胜吕奇杰davidpitt
  统计与决策：理论版2007年05期
  中图分类号：f224.0文献标识码：a
  前言
  股价预测模型可以分成两大类别，一类是以统计理论为基础的传统预测模型，另一类是人工智能(artificialintelligence,ai)方法。传统预测模型大多数都是基于概率与统计学基础，要求数据*质符合平稳、线*等假设。但实际上大多数金融或经济时间序列都是非线*且非平稳的数据，违背传统时间序列模型的假设，因此传统模型的应用存在限制（lee和chen,2002;leeetal.,2003）。随着计算技术的发展，以人工智能为基础的预测方法，因为其没有传统统计模型的假设限制，属于非线*的预测模式，而逐渐得到人们的重视。在这些人工智能预测方法中，以统计学习理论为基础、运用结构风险最小化原理的支持向量机(svm)，由于具有全域最佳解及考虑结构风险等特*，越来越受到重视。vapnik(1997)将svm的观念推广到分类问题领域，提出了支持向量回归(supportvectorregression,svr)模型，目前该方法已广泛用于各种预测问题中。由于金融时间序列预测问题的复杂*，以及支持向量回归在建构预测模式中的优异表现，本研究将使用svr建构金融时间序列预测模型。
  leeetal.(2003)的研究发现，非现货交易时段如果有重大信息产生，法人机构或拥有特殊信息的交易者(informedtraders)往往提前在指数期货市场中进行避险或投机的指数期货交易，此时许多现货收盘后的信息会提前在当日现货收盘后及次日开盘前的期货交易中率先反应出来，因此指数期货的价格是现货指数的良好预测变量。但是，尽管指数期货的价格已包含许多现货价格的信息，如果直接使用，仍可能忽略隐含在内的其它有用信息。为处理这一问题，本研究在股价指数预测议题中，导入离散小波分析(discrete、waveletdeposing,dwd)对数据进行预处理，再以处理后的数据为输入变量，建立svr预测模型，以此提高svr的预测绩效。
  一、研究方法
  （一）小波理论与小波分解
  1.小波转换与多尺度解析能力
  小波转换是利用小波理论中两个不同的函数来分解数据，即父波函数(fatherwavelet)(φ(t))与母波函数(motherwavelet)(ψ(t))。母波是小波转换最基本的元素，满足母波成立两个条件的任意函数都可以是母波函数。第一个条件称为“认可函数”。任一函数g(t)需要属于空间且
  小波转换理论在实际运用中主要着重在其多尺度解析分析能力，即将原始信号以小波转换分成不同尺度(scale)近似值与细部值的能力。对一个原始函数f(t)，小波转换的多尺度解析将原函数的整个函数空间分解为多个细部空间及一个近似空间，每个子空间中均存在一小段f(t)，这些小段（投影量）提供了对于f(t)细部越来越细微的描述。因此对于一个信号，小波转换通常透过滤波器将它分解为高频与低频部份，进而完成mra分析。多数时候低频部分最重要，是信号的骨干或基本架构，用以鉴别不同信号；而高频部分则为信号加入一些变化。因此小波转换通常谈到“近似”与“细部”两个名词，“近似”就是通过低频滤波器部份的信号，“细部”就是通过高频滤波器部份的信号。
  2.离散小波分解(discretewaveletdeposition,dwd)与重构
  dwd利用小波函数的概念，将原本的函数或讯号分解成许多相关且不损失原始信息的小段，这些分解后的小段是有尺度变化且会随时间衰减的小波，小波重构(waveletrecon-struction)则是将这些分解得到的小段再结合在一起，还原事物原来面貌的过程，小波分解与重构过程如图1所示。
  图1小波分解与重构过程
  （二）支持向量回归(supportvectorregression,svr)
  支持向量机(supportvectormachine,svm)是一种机器学习系统，其目的是为了使分类问题不同类的边际之间的距离最大(vapniketal.,1997)。
  svr的主要概念与svm相同，是将一个非线*问题转换成线*问题，不同的是svr以回归模型表示，svr模型如下式(vapniketal.,1997)所示：
  f(x)=(ω·φ(x))+b(4)
  其中ω为权重向量，b为偏差(bias)，而φ(x)为一核心函数(kernelfunction)用以解决上述非线*问题，其方法为将非线*的输入数据以非线*的函数转换到高维特征空间中成为线*模式。
  传统回归模型的最小二乘法，实际是以平方误差为损失函数对样本数据进行经验风险(empiricalrisk)最小化求得的。vapniketal.(1997)则使用了一个称为ε-insensitivity当作svr的损失函数，如下式所示：
  其中ε参数用来定义ε-insensitivity区域，当预测值落在管状区域内时损失为零，预测值落在区域外时，其损失相当于预测值跟区域边界的差，以宽松变量(slackvariables)ζ及ζ*来表示预测值与实际值的不同方向之差：
  其中，i=1，…，n为训练样本数；为经验风险；为结构风险，用来预防发生过度学习及缺乏样本外应用普遍*的问题；c为修正系数，用来表示实验风险与结构风险间的平衡，c值越大表示越重视实验风险；反之则表示越重视结构风险。在选定适当的修正系数(c)、管状区域宽度（ε），及满足mercer'scondition的核心函数(k)后，即可通过拉格朗日函数求得最优解，因此核心函数(k)、修正系数(c)及管状区域宽度（ε）是svr模型中最重要的三个参数。
  关于核心函数(k)，hsuetal.(2003)及cherkassky和ma(2004)认为，放*型函数(radialbasisfunction)已能解决大部分问题，因此本研究使用rbf做为核心函数。cherkassky和ma(2004)指出，—修正系数(c)要能反应训练数据目标值的全距(range)；文献研究表明，管状区域宽度（ε）应与预测值与实际值之差成正比(vapnik,1999)。
  研究表明，在人工智能模型建构过程中，不同的数据可导致不同的最佳参数组合，试误法是最常用以搜寻最佳参数组合的方法之一。本研究结合cherkasskyandma(2004)及hsuetal.(2003)对参数设定的建议，先利用cherkasskyandma(2004)方法估计训练数据，以求得svr参数的建议组合（即c与ε的建议值），之后再在此建议组合中做指数搜寻，以能产生最小均方误差的参数组合为最佳组合。这种方法即可防止仅有单一参数组合建议值的风险，又可降低试误法试误次数过多的缺点。
  （三）两阶段模型——结合小波框架与svr预测模型的构建
  本研究提出结合小波框架与支持向量回归的两阶段预测模型，首先利用小波框架为预处理工具，将预测变量分解成数个子序列，第二步再利用子序列数据作为输入变量建构svr预测模型，所提预测模型的架构图如图2所示。
  图2结合dwf与svr预测模型
  二、数据与模型评价标准
  为验*本研究所提出的两阶段模型的预测能力，将以nikkei225开盘价格为目标进行预测，并将结果与单纯使用svr模型及随机漫步方法的预测结果进行比较，以验*其有效*。
  nikkei225开盘价数据里，采用1999年10月4日至2004年2月17日共5年1000个交易日的数据，将1999年10月4日至2002年10月3目共700笔数据（占全部样本70%）设定为训练数据，另保留2002年10月4日至2004年2月17日共300笔数据（占全部样本30%）作为测试样本。图3为其走势图。
  图3nikkei225开盘价走势图
  预测变量选择上，由于期货市场反映市场信息的速度较现货为快，并且前日现货市场收盘后的信息会在次日期货交易市场非现货交易时提前反应，因此本研究选择新加坡衍生商品交易所(singaporeexchangederivativestradinglimited,sgx-dt)的nikkei225指数期货开盘价为预测变量。
  本研究采用6个指标作为预测绩效的评估标准，这6个指标分别是，均方根误差(rootmeansquarederror,rmse)、平均绝对离差(meanabsolutedifference,mad)、平均绝对百分比误差(meanabsolutepercentageerror,mape)、方向对称*(directionalsymmetry,ds)、上涨趋势正确率(co
  /news/c68c94020f457b00.htmlrrectup-trend,cp)及下跌趋势正确率(correctdown-trend,cd)，各指标计算公式如表1所示。这6个指标中，rmse与mad是用来衡量预测值与实际值的误差大小；mape是用来衡量预测值与实际值的相对误差：rmse、mad及mape的值越小表明预测值与实际值越接近。ds、cp及cd则是用来衡量预测值的方向与实际方向的正确率，其中ds衡量的是整体的预测正确率，而cp与cd则是分别用来评估上涨及下跌时的预测正确率。
  表1绩效衡量指标及其公式
  注：t代表实际值，a代表预测值，n代表资料笔数。
  三、实*结果与分析
  表2各基底函数在不同阶层数下测试样本的rmse值
  表2是各基底在最佳参数组合的预测结果，由表中可知除了基底db3外，本研究所提结合模式的预测值误差指针rmse、mad及mape值均低于随机漫步模式及单纯svr模式，并且在预测正确率指标（ds、cd及cp）上以db1为最好，比随机漫步模型和svr模型都高，代表在预测误差上结合dwd与svr模型能提升svr的预测绩效；在方向正确率上则以db1基底最好，db5基底次之，并且利用db5基底的结合模型在测试样本中预测值误差指针rmse最好，是38.9707。而mad及mape则是以db6基底的结合模型最好。整体而言，在预测误差上，以使用db6基底函数的结合模式最好，在预测准确率上则以使用db1基底函数的结合模式为最佳。
  表3是各基底在最佳参数组合下的预测绩效。从中可见，在基底db1及db2下，结合模型的预测值误差指针rmse、mad及mape均低于随机漫步模型和单纯的svr模型，预测正确率指标（ds、cd及cp）上都比随机漫步模型和svr模型高，可见无论从预测误差或是准确率方面看，所提结合dwf与svr的两阶段模型，提升svr的预测绩效。除此之外，从表3还可以发现，使用db1基底函数的结合模型，其rmse、mad及mape值均低于利用其它基底函数的结合模型的值，其方向正确率指标ds及cp也是最高，因此使用db1基底函数且阶层数为4的结合模型，是所有结合模型中的最佳模型。
  表3各预测模型的绩效
  四、结论与建议
  本研究提出一个结合小波分解(dwd)与支持向量回归(svr)的两阶段金融时间序列预测模式，先通过小波分解对数据进行预处理以凸显预测变量内含的信息，再使用svr预测工具构建二阶段预测模型。为了验*所提方法的有效*，以nikkei225开盘价作为实*资料，结果显示，无论是从预测误差角度或从预测准确率角度衡量，两阶段结合模型的预测绩效都比单纯使用svr模型以及随机漫步模型要好。在结合模型中，过多或过少的分解层数都无法得到好的结果，在预测准确度方面以使用db1基底函数、阶层数为4的模型结果最佳。
  整体而言，本研究的贡献在于，采用非现货交易时段的nikkei225指数期货开盘价为预测变量，提高了预测准确率；利用dwd小波转换时，使用重构后的子序列为预测变量，不同于传统小波转换使用分解后的子序列作为预测变量；结合小波转换与支持向量回归，建构新的预测模型，有别于过去的类神经网络等预测工具的研究；考虑不同的小波基底函数与不同的阶层数。
  上述所使用的db系列基底函数属于正交小波基底函数(orthogonalwaveletbasis)，由于不同的小波基底函数有不同的特*，未来研究可以考虑不同的基底函数，如双正交(biorthogonal)基底函数等来进行小波框架的计算；此外，还利用dwd小波转换可以合成的特*，将解析出的细部系数以某种过滤(filter)准则去除噪声后，合成所有子序列当作输入变量，以建立预测模型。
  作者介绍：戴稳胜**大学财金学院，*100872；吕奇杰*清云科技大学工业工程与管理系；davidpitt墨尔本大学精算研究中心#nn
  第2篇：金融简历模板
  个人简历
  应聘者:
  个人信息:
  • 姓名:*** *别:男
  • 籍贯:浙*省金华市雅畈镇 民族:汉
  • 生日:1980年7月5日 年龄:28
  • 身高:172cm 体重:80kg
  • 联系:3275594 137***** *****@163
  学习经历:
  1986年~1991年 小学 雅畈镇中心小学
  1991年~1994年 初中 雅畈镇初级中学
  1994年~1996年 中专 金华市实验中学
  2003年~2006年 大专 长沙市中南大学
  其它说明:
  2001年5月 现代电脑培训 省二级计算机上岗*
  2002年9月 平安人寿保险金华支公司 职业经理人
  2004年9月 中南大学 经济管理*
  工作经历:
  2001年5月~2002年1月，在金华现代电脑城，从事电脑销售、维修、售后等工作，同期取得省二级计算机上岗*；
  2002年9月~2003年1月，在*平安人寿保险金华支公司，负责行政后勤、人事招聘等工作，并在同期获职业经理人培训资格；
  2003年9月~2006年10月，在浙*天使*汽车服务有限公司工作，
  ① 职务:市场营运部，主要负责公司广告用品制作、宣传用品印刷、部门人才招聘等；
  ② 职务:督察组，主要负责公司行政工作落实、查处违纪、考勤检查、内务管理等；
  ③ 职务:网络部，主要负责各项办公耗材的采购、库管等；
  2006年1月~至今，在浙*奥托康特种生物开发中心工作，
  ① 职务:市场部策划岗，主要负责市场策划工作；
  ② 职务:总经办主任，主要负责公司行政、人事、策划、外联等工作；
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  联系方式:***** *****@163
  电脑技能:
  • *作系统:win98、nt、2000、xp
  • 熟练*作office等办公软件
  个人特长:
  · 善于沟通，有较强的组织协调能力，在工作过程中能独当一面；
  · 工作作风精干、自信、有长远整体的工作把握能力；
  · 好奇心强，不拘泥于固有思维。
  · 良好的仪表和语言表达能力。
  应聘岗位:
  应聘岗位:管理(行政、人事)主管、策划营销、内训讲师
  到岗时间:
  正常时间，在正式接到入职通知后的15天内可到岗
  待遇要求:
  月薪3000以上，福利另计；
  个人形象:
  职业生涯规划
  以企业管理为方向，以营销企划为动力，助推企业发展，成就个人理想!
  结束语:
  我相信[选择一家企业，就是选择一种生活"，我非常喜欢贵公司的[生活"，诚心希望
  能给我个一展所长的机会!
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  联系方式:***** *****@163
  第3篇：时间顺序的作文
  时间顺序是文章常见的记叙、说明顺序之一。即按照事理发展过程的先后来介绍某一事物的说明顺序。下面我们来看看时间顺序的
  小区的四季美极了。
  春天到了，许多花开了，有粉红的桃花，雪白的梨花，金*的迎春花……美丽极了！小区里的树都长出了嫩芽，它们给小区带来了勃勃生机。
  夏天到了，知了在树上拼命地叫着：“太热了，太热了！”青蛙蹲在荷叶这个大舞台上，准备开演唱会，荷叶圆圆的像大圆盘，荷花也开了，看起来美丽极了！微风吹来，还有阵阵清香呢！
  秋天到了，小区里许多水果成熟了，有无花果、石榴、柚子……真是硕果累累啊！银杏叶落了，像一把把小扇子，扇呀，扇呀！扇来了秋天的凉爽，也为小区增添了一抹靓丽的金黄*。
  冬天到了，雪花在天空中翩翩起舞，像一群小鸟飞来飞去，许多人在堆雪人，打雪仗，小区里充满了欢声笑语。
  小区的四季真是风景各异。
  “上有天堂，下有苏杭。”西湖那醉人的景象，真是美不胜收啊！
  春天，美丽的西湖就像一面明亮的镜子，倒映着湛蓝的天空和朵朵白云。各种各样的鲜花装饰着湖岸，好似给西湖戴上了美丽的花环。柳树抽出了细细长长的枝条，轻轻地抚摸湖面，就像漂亮的姑娘在岸边对着镜子打扮着自己呢！
  夏天，绿树成荫，鲜花盛开。一棵棵树木像战士一样保护着西湖，又像一把把绿*的大伞为行人们遮阳。此时西湖最迷人的莫过于曲苑风荷，那里成片成片的荷花竞相开放。真是“接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红”。吸引着无数游人驻足拍照。
  秋天，当明月高悬时，西湖的十景之一——平湖秋月，最为迷人。晚风沉醉，湖水荡漾，月挂树梢。柔和的月光像轻纱一样笼罩着西湖，偶尔有一两条调皮的小鱼跃出水面，“扑通”，使这湖畔秋月显得更加宁静。
  冬天，西湖上面结了薄薄的*。树木穿上了一件件雪白的衣裳，片片雪花从天而降，枯柳、残荷、长堤，再加上湖天一*，果真是一幅绝世山水画啊！
  啊！美丽的西湖，你一年四季都很美丽，难怪古人把你比作西子——“淡妆浓抹总相宜”呢！
  我爱我家旁的公园，那里一年四季都很美。
  春天，那里桃花盛开，莺歌燕语。河边的百花更不愿落后，早早地穿好了各种各样的花衣服，迫不及待地迎接春天的到来。人们都出来散散步、呼吸新鲜空气了。因此，公园中笑语不断，常常洋溢着幸福的笑声。
  夏天，小河不辞*苦，不断为人们送来水，那水，清澈得把每一朵白云都映照在水面。高大茂盛的树木拼命生长，享受阳光雨露，树木展开茂盛的枝叶，为人们洒下*凉。
  秋天，树叶纷纷舞蹈，一不留神，“蝴蝶”悄然落下，直到落到你身上为止。一部分树叶纷纷落下，为大地铺上一层金黄的地毯，又为大地妈妈穿好厚厚的棉袄。公园里充满了秋天的气息。
  冬天，公园里变得安静了，树木们落光了叶子，在寒风中沉默了。小花小草们也耸拉着头，受着寒风的考验。
  这就是公园一年四季的景*，是不是很迷人呀？
  奶奶家旁边有一座纪念林公园，那里的一年四季风景各异，美不胜收！
  春天，树木抽出了新芽，长出了嫩叶。树木底下的小花小草都开了，它们好像一个个害羞的小姑娘，不敢露出迷人、美丽的小脸蛋。白的似雪，粉的似霞、红的似火，美丽极了！小草也不甘示弱，好像把全部生命力都展现给我们看，难怪公园里一片生机勃勃呢！
  夏天，太阳追赶着我们，它把大地烤得热乎乎的，可纪念林公园却特别凉爽，成了人们避暑的好去处。有的带来了吊床，把它绑在大树上，这样就可以舒服地躺在上面睡午觉了；还有的人拿出地毯，铺在地上，在草地上野餐呢！而树上的知了正在为人们演奏欢乐的歌曲。
  秋天，树叶纷纷飞舞，一片片树叶仿佛一只只蝴蝶在空中翩翩起舞。它们飘飘忽忽地落了下来，依依不舍地向大树妈妈告别，最后落在地上给公园铺上了一层金灿灿的地毯。
  冬天，行人们踩上去软软的，像踩在秋天的心田上。树上积满了白雪，像给大树戴上了一顶顶雪白的帽子。草地上也覆盖上一层层皑皑白雪，踩进去咯吱咯吱地响，小朋友也来了，他们欢乐地打起了雪仗。
  我迷恋你啊，公园！我赞美你啊，公园！你向人们展示出了四季不同的美景！
  家乡的四季，风景秀丽，美不胜收。
  春天，树上的叶发芽了，小草钻出了小脑袋，好像在看外面的风景有多美丽。小花长出了新的花瓣，在阳光下绽开了笑脸，它们好像在比谁美呢！一阵风吹来，小草和小花弯下了腰，就像在跟风哥哥说悄悄话。春天真是一个万物复苏的季节啊！
  夏天，绿树成荫，行人们在树下躲着炎热的太阳。没有树的地方，大地都快被太阳烤焦了，家家户户都开着空调，避免中暑，只有不怕热的蝉儿，在树上“吱吱”地叫着。
  秋天，树叶黄了，田地里的麦子也成熟了，农民伯伯露出了满意的笑容。果树也结满了果子，摘下来咬一口，真是又香又甜，真好吃！农民伯伯开始收麦子，金灿灿的真好看！
  冬日的早晨，起了薄薄的雾，都看不清路了。朦朦胧胧的，显得神秘无比。地上积满了白雪，好像给大地披上了婚纱。
  我爱我的家乡，爱家乡美丽的景*。
  我家旁边有一条小河，它一年四季景*各异，格外迷人。
  春天，小河旁边的小花、小草发芽了，为小河编了一个朴素的花环。柳树们抽出了嫩芽，长出嫩绿的叶子，风一吹来，柳树们就跳起了舞，它们头发一甩一甩的，美丽极了！旁边的樟树也不甘示弱，抽出了嫩绿的叶子，整棵树变成了一把把绿伞。美丽的小河就像一位花枝招展的姑娘，吸引小区里的人纷纷前来散步、赏花。
  夏天，烈日炎炎，小河旁却很凉快，那是因为小河边的樟树和柳树长得很茂盛，小朋友们在河里打水仗，玩水，开心极了！老人们在树下搬来桌椅乘凉，还下棋，真是热闹！夏天，小河边是人们最爱的地方。
  秋天，河边的菊花开了，它们红的似火，粉的像霞，白的像雪……散发出淡淡的清香，引来了许多蜜蜂和蝴蝶，唱歌跳舞。秋日的小河真是别有一番风味呢！
  冬天，小河安静了，只有旁边枯了的树木陪伴着它。小河上结了一层薄薄的*，水中再也看不见小鱼玩耍了，连水草也没了往日的生机，在水中无力地飘着，冬天的小河可真安静啊！