【摘 要】
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金融时间序列是一种特殊的高噪声动态时间序列,呈现出离散和不平稳的复杂特征。针对此类数据进行分析、预测和控制是人工智能时代背景下的需求,也是金融科技中智能投顾等技术的重点研究对象。本文时序数据选取以我国证券市场上沪深300指数为例,并通过量化指标RMSE、MAE、SMAPE、MAPE和R~2评估模型预测的有效性。本文的主要研究内容分为以下三点:（1）针对金融时间序列不平稳与离散特征的检验。本文以偏度
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金融时间序列是一种特殊的高噪声动态时间序列,呈现出离散和不平稳的复杂特征。针对此类数据进行分析、预测和控制是人工智能时代背景下的需求,也是金融科技中智能投顾等技术的重点研究对象。本文时序数据选取以我国证券市场上沪深300指数为例,并通过量化指标RMSE、MAE、SMAPE、MAPE和R~2评估模型预测的有效性。本文的主要研究内容分为以下三点:（1）针对金融时间序列不平稳与离散特征的检验。本文以偏度和峰度等统计量描述时序的离散程度,以频数统计的方式刻画数据的分布状态。通过对时序的构成要素进行分解,从而挖掘其隐藏的内部特性,并通过ACF、PACF、ADF和KPSS检验时序的不平稳性。（2）针对金融时间序列的厚尾、高峰和长效依赖等特性,本文选取ARIMA模型对时间序列的长期趋势进行预测。本文改进了该模型从参数调校到诊断检验的实证流程,并根据AIC、BIC和HQIC准则,确定ARIMA（3,2,3）为最佳的模型选择。研究表明该模型的线性趋势预测能力较强,在沪深300指数上的长期预测表现较优。（3）针对金融时间序列的非线性、高波动和随机等特性,本文选取Simple RNN、LSTM和GRU三种循环神经网络来构建时序的短期预测模型。本文改进了三种循环网络的结构和训练的方法,分析了从算法优化到性能评估的研究过程。研究表明三种循环神经网络都可以实现较高精度的短期T+1预测,其中改进后的GRU网络相较于其它两种网络,无论是训练耗时还是预测精度都更为优秀。在解决实际问题时,可按照本文的训练方法和参数设置将模型应用于其它不平稳离散时间序列的预测,也可将本文的数据替换为tick级别,从而实现高频金融数据的建模与预测。本文为国内金融市场时序类问题的建模提供了实践的依据和参考,也为金融机构投资者的决策提供了较为科学的备选方案。此外,对于人工智能技术在金融领域的实际应用落地,也具有一定的可借鉴价值。
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