基于因子分析的股票技术指标评价

作者:未知

  摘 要:选取15个常用的技术分析指标对中国股票市场中能源行业公司的股票进行综合排名,通过因子分析法,对股票综合排名的结果进行分析,以此来验证因子分析法在股票分析中的科学有效性,为投资者在技术分析上提供理论方法支撑,以便投资者对股市的价格变动趋势做出合理的判断。
  关键词:能源股票;因子分析;技术分析
  中图分类号:F830.49        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2019)14-0136-02
  引言
  有效的股票评价对于投资者的投资选择具有一定的参考价值,并且能够合理地控制风险,增加投资收益。因此,对于股票数据指标的综合评价是十分重要的。常见的股票数据指标评价方法有因子分析、聚类分析、ICA自适应算法、灰色关联度分析法、EVA,且目前的数据指标都采用财务指标对股票进行综合评价。本文通过因子分析法,从技术分析的角度采用了不同种类的技术分析指标,对我国能源行业75家公司的数据进行股票综合评价。
  一、理论模型
  作为一种重要的降维方法,因子分析通过样本数据的基本结构来研究多变量之间的内部依赖关系,并用少数几个能够反映原来多个变量中主要信息的公共因子来表示其基本数据结构。其中,原始变量是显在变量,而公共因子是不可测的潜在变量。
  假设p个原始变量xi(i=1,2,…,p),经标准化处理后,若其均值为0,方差为1,则原始变量可以用q(q<p)个因子线性表示为:X=?撰F+?着,其中系数矩阵?撰为载荷因子。
  因子分析模型的步骤如下:
  1.构建指标体系,要求指标间的相关性較强,对原始矩阵进行标准化处理。标准化原则:找出数列中的最大值,用数列中的每一个值除以最大值。
  2.计算标准化矩阵的相关系数矩阵,并利用KMO和Bartlett检验方法和准则判断因子分析在数据中的适用性。
  3.求相关系数矩阵的特征值,并根据因子方差的大小和特征值大小确定公共因子的个数,本文取特征值大于1,同时累计方差贡献达到65%以上的公共因子。
  4.进行因子载荷矩阵旋转,如果提取的因子很难解释,使用正交旋转变换来减少公共因子之间的相关关系,并为公共因子赋予具有实际含义。
  5.得到因子得分矩阵,通过各方案的因子得分进行排名。
  二、实证分析
  (一)样本的选择
  本文的数据样本来源于Wind数据库,选取沪深A股Wind能源行业75家上市公司2017年第二季度的15个技术分析指标及其数据对能源行业的股票进行综合排名。
  (二)基于因子分析的股票技术分析评价
  在进行因子分析前,首先要对指标之间的相关性有所了解,判断进行因子分析是否合适。下面用KMO和 Bartlett 检验判断因子分析法的适用性,结果表明KMO=0.791>0.6,说明很适合用因子分析。Bartlett的球形检验值为1 603.533,p=0.000<0.001,否定原假设即认为变量间的相关矩阵不是单位矩阵,各变量之间具有一定的相关性,可以进行因子分析。
  根据上文中的相关步骤,使用spss20.0对所收集的数据进行处理,得到标准化相关系数矩阵,发现所选指标之间存在较强的相关性,进行因子分析是合适的。
  通过主成分法估计参数,得到相关矩阵的特征值及其方差贡献率。其特征值,?姿1=6.783>1,?姿2=3.346>1,?姿3=1.519>1且前三个特征值的累计贡献率达到77.658%>65%,因此,本文提取了前三个公因子。利用主成分法得到的因子载荷矩阵可以看出公共因子均有较高载荷,不利于对公因子进行合理解释,因此,通过正交旋转变换得到旋转后的因子载荷矩阵,可以更加合理的解释公因子。
  通过最小二乘法得出旋转后的因子得分系数矩阵,并依据得分系数矩阵得到因子得分模型,以各因子占三个公因子方差贡献率中的比重赋权对各因子进行加权汇总,得出各股票的综合因子得分模型,将75家能源公司标准化后的技术分析指标数据带入模型,计算各公司股票的综合得分并进行排序。
  (三)数据分
  因子分析综合得分排名前十的股票依次是宝泰隆、康普顿、山西焦化、陕西黑猫、贝肯能源、上海能源、昊华能源、高科石化、石化机械、潜能恒信,排名后五的股票依次是吉艾科技、洲际油气、通源石油、神开股份、延长化建。数据结果表明,因子分析适用于股票技术指标评价,是具有较强稳定性的。其中云煤能源、博迈科、中天能源、中国石化、如通股份、龙蟠科技、吉艾科技波动较大,原因可能在于:(1)因子分析主要侧重对信息的降维,提取出公共因子,体现的是具有高度相关性的指标,通过因子的得分来评价股票,在降维过程中有部分原始信息丢失;(2)由于股票的时变性和随机性,在股票分析时不仅仅依靠技术分析数据,还要考虑现阶段国家政策和公司经营策略等因素。
  三、结论与建议
  股票技术分析评价对于投资选择有一定的参考价值。本文选取了15个常用的技术分析指标,通过因子分析对能源行业公司的股票进行了综合排名,说明了该方法在股票分析中的科学有效性。通过因子分析可以对技术指标提取三个综合指标,对所选的股票进行排名,为投资者提供了一种简单的技术分析方法。然而,由于国家宏观政策和公司的运营策略等因素会对股票的走势带来极大的影响,导致股票的实际情况和模型的分析结果不太一致,因此,投资者在投资时要对比不同时期技术指标的分析结果,适当调整投资策略,以降低投资风险。
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