丁小军

摘 要：股票市场作为多人参与的复杂系统，具有很大的随机性。随着信息技术的普及，如何通过计算的方法来选股是很多股民都感兴趣的。本文针对中国股市的股票具有短时政策性、新闻性、概念性、关联性等特点提出用短时相关性来推荐股票的方法。通过实际的沪深股市数据，发现这种推荐方法确实能带来较大的利润，且不需要人们去耗费巨大精力选股。当然，此方法仍有一些不足，需要改进。

关键词：股票;推荐;相关性

1 引言

股票是金融市场中的一个重要组成部分，受到广大投资者的热切关注。在股票市场的长期跟踪研究中发现，股票之间也会有明显的相互影响作用，尤其是在地区板块、行业板块内，这种相互影响关联作用更加明显[1]。甚至有时候，在不同板块、不同概念及不同行业股票之间也会出现同涨同跌等现象，学者将其称为联动[2]。总而言之，某一支股票的价格也会随着其它股票价格的波动而波动，某一支股票价格的波动也会使别的相关股票的价格随之波动[3]。这种相互作用也可以称作股票之间的相關性，是许多投资者研究的热点之一。本文分析了用原始股票涨跌幅来分析相关性的缺陷，提出了用量化方式来强调涨跌的同步性，弱化涨跌幅度的差异，同时将概念行业相关性加权，得到了适应于股票的相关性计算方式，并以此设计出了一个股票推荐算法，在沪深股市2020年1月到4月的数据上进行了回测，取得了较为满意的效果。……