Investigación sobre la Predicción de Precios del Índice de Precios de Acciones Basada en un Método Combinado con la Introducción de Información del Mercado de Opciones
Autores: Hu, Yi; Sui, Xin; Zhang, Qi; Zhang, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Investigación sobre la Predicción de Precios del Índice de Precios de Acciones Basada en un Método Combinado con la Introducción de Información del Mercado de Opciones
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Método de combinación
Información del mercado de opciones
Precio del índice bursátil CSI 300
Modelo de predicción
Red neuronal
Pronóstico de precios
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio establece un modelo de predicción basado en un método de combinación para el precio del índice bursátil CSI 300, incorporando información del mercado de opciones. En primer lugar, utilizando información del mercado de opciones y del mercado al contado, se emplea una red neuronal BP para predecir el precio del índice bursátil CSI 300. En segundo lugar, se construye un marco lógico basado en un método de combinación para optimizar aún más la predicción del precio del índice bursátil CSI 300 a través de enfoques de descomposición-clustering, ajuste de errores e integración ponderada. Los resultados demuestran lo siguiente: (1) En comparación con las predicciones de precios basadas únicamente en información del mercado al contado, la introducción de información del mercado de opciones mejora significativamente el rendimiento de la predicción para el precio del índice CSI 300. (2) Desde la perspectiva de la clasificación de la moneyness de las opciones, después de incorporar la información de opciones, diferentes tipos de contratos de opciones exhiben impactos variados en la predicción del precio del índice CSI 300. Antes de la optimización, las predicciones que incorporan opciones de compra en el dinero con el volumen de negociación máximo ofrecen el mejor rendimiento basado en la métrica MSE. (3) Bajo el marco lógico del método de combinación, el efecto de predicción para el precio del índice bursátil CSI 300 mejora gradualmente después de introducir el método de descomposición-clustering, el método de ajuste de errores y el método de integración ponderada por precio, lo que demuestra que es apropiado utilizar el método de combinación para optimizar la predicción de precios. En general, este estudio propone un método de combinación para la predicción de precios que incorpora información del mercado de opciones a través de diversos tipos de contratos. Permite la integración ponderada de los resultados de predicción derivados de varias informaciones de opciones, ofreciendo un nuevo ángulo de investigación para la predicción de precios en el mercado al contado. El estudio también subraya la importancia de la minería de información implícita y la fusión de información de múltiples mercados para la predicción de precios, lo que se espera que se convierta en un enfoque clave de investigación en este campo.
Descripción
Este estudio establece un modelo de predicción basado en un método de combinación para el precio del índice bursátil CSI 300, incorporando información del mercado de opciones. En primer lugar, utilizando información del mercado de opciones y del mercado al contado, se emplea una red neuronal BP para predecir el precio del índice bursátil CSI 300. En segundo lugar, se construye un marco lógico basado en un método de combinación para optimizar aún más la predicción del precio del índice bursátil CSI 300 a través de enfoques de descomposición-clustering, ajuste de errores e integración ponderada. Los resultados demuestran lo siguiente: (1) En comparación con las predicciones de precios basadas únicamente en información del mercado al contado, la introducción de información del mercado de opciones mejora significativamente el rendimiento de la predicción para el precio del índice CSI 300. (2) Desde la perspectiva de la clasificación de la moneyness de las opciones, después de incorporar la información de opciones, diferentes tipos de contratos de opciones exhiben impactos variados en la predicción del precio del índice CSI 300. Antes de la optimización, las predicciones que incorporan opciones de compra en el dinero con el volumen de negociación máximo ofrecen el mejor rendimiento basado en la métrica MSE. (3) Bajo el marco lógico del método de combinación, el efecto de predicción para el precio del índice bursátil CSI 300 mejora gradualmente después de introducir el método de descomposición-clustering, el método de ajuste de errores y el método de integración ponderada por precio, lo que demuestra que es apropiado utilizar el método de combinación para optimizar la predicción de precios. En general, este estudio propone un método de combinación para la predicción de precios que incorpora información del mercado de opciones a través de diversos tipos de contratos. Permite la integración ponderada de los resultados de predicción derivados de varias informaciones de opciones, ofreciendo un nuevo ángulo de investigación para la predicción de precios en el mercado al contado. El estudio también subraya la importancia de la minería de información implícita y la fusión de información de múltiples mercados para la predicción de precios, lo que se espera que se convierta en un enfoque clave de investigación en este campo.