本文是一篇金融论文，本文使用CEEMDAN模型对沪深300指数收盘价进行IMF时序分解，将分解出的IMF分量进行组合，构成IMF组合分量，将IMF组合分量输入DFNN模型进行股价指数预测，然后使用鲸鱼算法代替网格化调参对DFNN模型进行参数调优以优化模型预测结果。
第1章 绪论
1.1 研究背景
股票市场是资本市场的重要组成部分，股价指数对经济发展和投资者都具有重要的影响。因此，精准预测股价指数的变化是各界关注的问题。目前，许多机构，包括证券交易所、银行和基金等，都需要进行股价指数预测，以便有效地管理他们的投资组合。
在股价指数预测中，多因子预测模型被广泛使用，但多因子预测模型普遍存在计算成本过高的问题。更多的因子往往意味着在获取数据时需要更高的成本，在模型拟合时也会付出更多的计算时间和计算成本。针对这些问题，现有研究开始重新关注利用股价指数历史数据做预测的相关研究，运用股价指数分解模型，从历史股价指数中提取有效信息，去预测股价指数。与多因子预测模型相比，股价指数分解模型有更高的灵活性和可解释性，股价指数实时可得，获取成本低，更具及时性和可靠性，可以更好地预测未来的走势。而且，股价指数分解模型不依赖于大量的财务数据，使其在数据不足的情况下更具有预测能力。
传统的股价指数预测方法包括统计学和机器学习的方法，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）和自回归滑动平均模型（ARMA），以及机器学习中的LSTM、RNN等。因为股价指数存在非平稳、非线性的特征，在利用传统模型进行股价指数预测时会影响准确性和平稳性，而且会存在过拟合的问题。为了提高股市预测的准确性，研究者不断探索新的方法和算法。由于DFNN（Deep Feedforward Neural Network）模型具有更低的延迟、更快的学习速度和更优秀的特征提取能力，能够更好地捕捉和处理时间序列数据的复杂非线性关系，被广泛应用于非线性、不平稳时间序列的研究中，因此也成为股票价格预测的理想选择。但是作为深度学习模型，DFNN也存在参数调整不稳定，计算成本大等问题，导致其在股价指数预测中存在局限性。
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1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
本研究的主要目的是探究利用鲸鱼算法优化DFNN的有效性，以提高股价指数的预测精确度和泛化能力。同时，本研究还旨在研究DFNN模型和鲸鱼算法相结合在股票价格指数预测领域的应用价值和研究适用性，并为金融领域提供更准确和可靠的股票价格指数预测算法，促进资本市场的稳定和健康发展。具体来说，本研究的目的是：
1. 研究DFNN模型利用分解重构后的指数序列数据集在针对非平稳、非线性股价指数中的预测优势。2. 研究鲸鱼算法在优化DFNN模型中的适用性和有效性，比较基于鲸鱼算法优化和传统算法的DFNN模型在股票价格指数预测上的表现差异，并找出基于鲸鱼算法优化的DFNN模型的最佳参数组合。3. 实证研究基于鲸鱼算法优化的DFNN模型在股票价格指数预测中的准确性和泛化能力，并比较其与传统预测模型的差异性，为投资者提供更准确有效的股票投资方案提供依据。
1.2.2 研究意义
预测股价指数的重要性 在于它对于投资者和金融机构来说具有决策参考的作用。通过预测指数的走势，投资者可以更好地了解市场趋势，从而调整自己的投资策略和资产配置。对于金融机构来说，准确的指数预测可以帮助其进行风险管理和资产管理，保护投资者的利益并优化投资组合。此外，政府和监管机构也可以借助预测结果来制定相应的经济政策和市场监管措施，维护金融市场的稳定和发展。
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第2章 相关理论回顾与文献综述
2.1 相关理论回顾
2.1.1 有效市场假说
有效市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMH）是现代金融理论的核心概念之一，它提出了一个关于市场信息反映度和交易效率的理论框架。有效市场假说认为，金融市场是高度有效的，即市场上的资产价格已经完全或近乎完全地反映了可获得的所有信息。这意味着投资者无法通过研究或分析市场信息来获得超额利润。
有效市场假说的核心论点可以总结为以下三个方面：
1. 弱式有效市场：弱式有效市场指的是市场上的资产价格已经完全反映了过去的所有历史交易信息，包括历史价格、交易量等。在弱式有效市场中，无法通过分析市场的历史数据来预测未来的价格走势，因为任何已知的历史信息都已被充分反映在当前的资产价格中。换句话说，技术分析和基于历史数据的交易策略在弱式有效市场中是无效的。2. 半强式有效市场：半强式有效市场指的是市场上的资产价格已经反映了所有公开信息，包括公司的财务报表、新闻公告、行业研究报告等。在半强式有效市场中，投资者无法通过分析公开信息来获得超额利润，因为这些信息已经被广泛传播并被大多数投资者考虑在内。换句话说，基本面分析和公开信息的利用在半强式有效市场中是无效的。3. 强式有效市场：强式有效市场指的是市场上的资产价格已经反映了所有公开信息和内幕信息。内幕信息是指只有少数特定人群知道的信息，如公司内部高层的决策、未公开的财务数据等。在强式有效市场中，即使投资者拥有内幕信息，也无法通过交易来获得超额利润。因为内幕信息在市场上很快地被反映出来，并随后影响资产价格。强式有效市场的假设条件难以完全验证，因为内幕交易的存在可能导致市场并非完全有效。
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2.2相关文献综述
2.2.1 基于技术面和基本面因子的股价指数预测研究
股票价格指数预测一直是金融领域的关键问题。基于技术面、基本面指标因子的多因子挖掘目前较为流行的股价指数预测方法。多因子挖掘研究中主要采用的研究思路是进行因子挖掘，在因子库中挖掘出更加有效的因子，随着行为金融学的发展，投资者情绪等指标逐渐引入到股价指数预测当中，严冬梅等（2022）[1]、翁晓健等[37]针对股价指数预测的研究中融入了情感特征的新因子；张梦吉等（2019）[2]引入了新闻短文本对股价指数进行预测；王满和张苗苗（2022）[3]在股价指数预测当中进一步考虑了宏观波动率和高纬度宏观信息，王满和张苗苗[33]但同时也发现加入宏观信息是存在混频问题，影响预测的准确性，并且较多的因子计算速度也较慢。
更多的因子就意味着在获取数据时要获得更多的成本，而且在针对股价指数预测的模型拟合中会付出更多的计算时间和计算成本。针对此问题，现有针对股价指数预测研究中，部分学者不去进行因子挖掘，而是从技术分析入手，针对股价指数本身进行分解，对分解后的数据信息进行获取。冯宇旭和李裕梅（2019）[4]在针对沪深300指数的研究预测中只使用沪深300的收盘价，因为股价指数包含众多行业和领域的公司，其指数的走势受到众多因素影响。从对股价指数收盘价本身进行研究可以获取更多有价值的信息。许雪晨和田侃[26]、严冬梅等[27]、翁晓健等[32]、刘玉玲等[34]、 在股价指数预测中融合了金融文本情感分析；贺毅岳等（2020）[5]在针对股价指数预测研究中，针对指数序列所具有的非平稳时间序列特征，利用CEEMDAN（加入白噪声的集合经验模态分解）模型对指数序列进行IMF时序分解。将各个IMF分量进行筛选并进行组合重构作为新的数据集获得了更高的预测准确度。岑跃峰等（2021）[6]引入深度学习和强化学习应用到只针对股价指数本身的股价指数预测研究当中；杨静凌等[15]利用EEMD模型结合Adaboost模型对中美股价指数预进行预测；陈凯杰等[25]基于分解-集成和混频数据采样对中国股价指数进行预测。。发现与多因子分析相比，股价指数分解模型有更高的灵活性和可解释性。它可以帮助分析师更精确地确定股价指数变化的原因，并更好地预测未来的走势。此外，股价指数分解模型也不依赖于大量的财务数据，使其在数据不足的情况下更具有预测能力。因此，在某些特定的股票市场和行业中，股价指数分解模型可能比多因子分析更为适用。
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第3章 问题描述与分析 ...................... 21
3.1 股价指数预测的问题描述.............................. 21
3.1.1 如何从历史股价指数中提取有效信息.................................. 21
3.1.2 股价指数存在非线性、非平稳特征...................................... 21
第4章 基于鲸鱼算法优化DFNN模型的股价指数预测的方案策划 ............. 26
4.1 基于鲸鱼算法优化DFNN模型的股价指数预测方案思路................ 26
4.2 股价指数预测方案的理论解释........................... 28
第5章 股价指数预测方案的合理性论证与拓展 ............................ 40
5.1 股价指数预测方案的合理性论证...................................... 40
5.1.1 DFNN预测模型与深度学习模型的对比结果......................... 40
5.1.2 DFNN预测模型与机器学习模型的对比结果......................... 42
第5章 股价指数预测方案的合理性论证与拓展
5.1 股价指数预测方案的合理性论证
为了判断DFNN模型的优势，本文运用传统预测股价的模型如：深度学习模型中RNN、LSTM；机器学习模型中的随机森林、SVM、GPR模型以及传统应用在股价预测的计量模型如：简单移动平均模型（SMA）、指数移动平均（EMA）、自回归移动平均（ARMA）、自回归条件异方差(ARCH)、随机游走模型，与DFNN模型进行对比。模型输入数据均是股指序列经过CEEMDAN模型分解后的IMF最优组合分量。
5.1.1 DFNN预测模型与深度学习模型的对比结果
（1）利用DFNN模型与深度学习模型进行股价指数预测对比，模型参数设置如下：
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第6章 结论
6.1 本文结论
本次研究旨在探索鲸鱼算法优化DFNN模型在股价指数预测和趋势跟踪策略方面的应用效果。具体而言，本文使用CEEMDAN模型对沪深300指数收盘价进行IMF时序分解，将分解出的IMF分量进行组合，构成IMF组合分量，将IMF组合分量输入DFNN模型进行股价指数预测，然后使用鲸鱼算法代替网格化调参对DFNN模型进行参数调优以优化模型预测结果。与3个机器学习模型、2个深度学习模型和5个传统计量模型进行模型预测对比，并通过验证集对模型进行验证。结果表明，鲸鱼算法优化DFNN模型在股价指数预测方面表现最好，能够提供更高的预测准确性和收益率。同时，还构建了基于鲸鱼算法优化DFNN模型预测结果的趋势跟踪策略，并与4个技术分析策略进行收益率对比。结果表明，鲸鱼算法优化DFNN模型趋势跟踪策略在涨幅和收益率方面均优于其他策略。在对5个指数进行模型验证后，发现该模型在不同的股票市场和行业中均表现良好。这进一步证明了该模型的鲁棒性和通用性。综合以上结果，研究表明鲸鱼算法优化DFNN模型是一种有效的股票预测和趋势跟踪策略，在股票市场中具有广泛的应用前景和实际价值。
本文的研究对股票市场和投资者具有实际意义。首先，该研究提供了一种新的方法来预测股票市场走势和构建趋势跟踪策略，这将为投资者提供更多的投资机会和创造更高的收益。其次，该研究还为股票市场的相关研究提供了新的思路和方法，为深入探索股票市场背后的规律提供了新的理论和实践支持。
参考文献（略）