人工神经网络与价值投资的想法

shiyeboy

人工神经网络与价值投资的想法

来自：MACD论坛(bbs.macd.cn) 作者：shiyeboy 浏览：5238 回复：9

在阅读财报的时候突然跳出来的想法，我相信，这个想法应该很陈旧了。

训练样本

1.优先各项财务指标（由于人工神经网络的非线性优越性，优先的难度很小，就是随便挑几个意义不重复的就可以）

2.结合该股二级市场走势，对走势特征分级

3.训练学习，找出权重系数

评估
把待评估的样本输入，等待二级市场走势，验证。
或者把通行业内训练一些，保留一些做验证。

因为本人硕士论文就是有关人工神经网络的，自己也编写了一个人工神经网络的软件，但是没搞技术几年了，今天才突然想起来，不知道效果，或者可能的效果会如何？望高手指点。因为如果真的去做的话，工作量可能不小，所以，这里想听听意见。

另外，如果要做的话，我粗略估计要考虑的问题还不少，比如训练财报选几年？如果选的年份很多的话，很可能不收敛（BP模型）。如果选一二年的话，是否具备意义？

盼望意见，坚定信念！

9457

不错:*26*: :*26*:

fract

hiyeboy兄的硕士论文是有关人工神经网络的,自己也编写过人工神经网络软件，应该十分清楚人工神经网络只不过是非线性拟合与外推的许多工具中的一种而已,而且也应该十分熟悉人工神经网络可以处理或者适宜处理的问题.
近十几年来,国内以人工神经网络应用为题的博硕士学位论文迅速泛滥,但真正值得一看的略为严谨一点的论文并不多见.国外的,台湾的此类论文,还有些可供参考.
shiyeboy兄想将人工神经网络应用于价值投资的想法,如果是为了写一篇论文,试试也不无不可;但如果是为了用于实战,在下以为,不必为此浪费精力.对于以财务分析指标为主要依据的问题,不仅是人工神经网络,就是更广义一点的诸如进化算法等人工智能方法,都可能不是一种适宜的工具!
记得在几年前,coolsun坛主曾转载过两篇国外早期的研究文章,理论阐述与指标选取均有可供借鉴之处,但在下始终认为其方法缺乏可用性,特别是象我国现阶段证券市场极不规范的情况更是如此.
人工神经网络虽然可以处理非线性拟合与外推,但是非线性并非无所不包.首先,您在观念上是否真正认为各项财务指标与个股二级市场走势会存在某种非线性相关关系,然后才是选择适宜分析研究方法的问题.
神经网络适于样本数据较多,数据真实完整,对象自身结构变化较少的情况.我国现阶段证券市场财务数据人为操纵痕迹严重,财务数据又常常是随意的朝发夕改,数据样本少且残缺不全,股本结构与会计准则多变.对于这类对象的研究分析,人工神经网络并不是一种适宜的工具方法.如果一定要用的话,就意味着您默认这些问题均可纳入您的非线性人工神经网络模型之中.在这种情况下,您敢于对这种分析结果寄予厚望吗?
一点浅见,仅供参考!

OLD-PENG

研究不要坠入对过去的拟合，和于对将来的预测。而是现在！

kxian123

怎么训练都不收敛怎么办?

zzzhhh369

:*19*: :*19*: :*19*:

dragon_flying

这个论坛高人还是很多阿！

hhk

"国外的,**的此类论文,还有些可供参考."－－－－－十分同意，国内的论文%99.999....是自欺欺人，应付完事。
神经网络虽然已经可以在高速公路上自动开车了，但是对付股市这种崎岖的数据可能是很困难的，但是什么事都不是绝对的，如果能够使用得当，还是可以用它小窥一下股市的。:*22*:

layman1230

我用NeuroSolutions 5试过许多指标，效果不理想，后放弃了

toneyson

俺是会计。俺可以很负责任的说：1、各项财务指标之间确实存在着联系2、实用财务指标对上市公司的经营业绩绝对不是用收益率平均、市盈率、流动比率什么的加减乘除就能算出来的3、实用财务指标的更重要的目的是甄别上市公司年报中的作假4、通过财务报表进行分析确定公司价值是一个超级大工程，即便是粗略的分析就要用5天--6天，而且有很多数据并不是从财务报表上取得的。比如：其市场份额占其主要产品市场第多少位。
所以，个人认为，通过神经网络去做有很大困难，最多也就是形成流动率占对收益的影响权重是多少，但是这个是没有意义的。除非能做成一个真正的意义上的决策支持系统，恐怕那就不是单纯的财务报表数据的问题了。比如，一个企业的现金流量异常充沛，利润很高，值得投资吗？如果实用软件的话，一般来说都会得到肯定的答案。但是实际上并没有哪么简单。如果是因为这个企业的主要产品已经进入成熟期，但是由于政府给予了一定的行政干预造成了壁垒，哪么这个企业实际上就不值得投资，或者至少不值得长期投资。所以，一定的人工分析是非常必要的。
我的msn：bbbird886@hotmail.com