多股价指标下集成机器学习的股价操纵检测

多股价指标下集成机器学习的股价操纵检测

随着金融市场的发展，股价操纵行为日益复杂，传统的检测方法已难以满足需求。本文提出了一种基于集成学习的股价操纵检测模型，通过收集中国证监会2008年至2023年的股价操纵案例数据，构建了一个包含多个特征指标的检测系统。实验结果表明，该模型在准确率、召回率等多个指标上均优于单一机器学习模型，为金融市场监管提供了新的技术手段。

1. 数据和特征工程

1.1 数据来源

研究系统地收集了2008年至2023年中国证监会公布的股价操纵案例数据，共计获取了196只被操纵股票数据。同时，为了对比分析，还收集了申万行业指数以及交易所指数等市场数据。

1.2 特征工程

研究设计了一系列特征指标，包括换手率、收益率、振幅等传统指标，以及与市场整体或行业平均水平的差值指标。特别地，引入了四个关键指标：

• 申万日收益率差：股票日收益率与申万2级行业指数日收益率的差值绝对值
• 交易所日收益率差：股票日收益率与交易所指数日收益率的差值绝对值
• 申万振幅差：股票振幅与申万2级行业指数振幅的差值绝对值
• 交易所振幅差：股票振幅与交易所指数振幅的差值绝对值

这些指标能够帮助识别股票价格与市场整体或行业平均水平的偏离程度，是检测股价操纵行为的重要依据。

2. 模型配置

研究采用集成学习中的堆叠（stacking）模型结构，选择支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K-近邻算法（KNN）、逻辑回归（LR）和人工神经网络（ANN）作为基学习器。这些基学习器的预测结果被合并成一个综合向量，作为逻辑回归元学习器的输入。此外，还引入了梯度分离方法对股票信息进行处理，以提高模型的预测能力。

3. 实验与评估

3.1 评估指标

研究采用了准确率、召回率、精确度、F1分数和AUC值等多个指标来评估模型性能。其中，混淆矩阵能够直观地反映分类器的结果，F1分数是精确度和召回率的调和平均值，AUC值则基于ROC曲线计算得出。

3.2 实验结果

实验结果显示，所提出的集成学习模型在准确率、召回率、精确度和F1分数等多个指标上均优于其他单一机器学习模型。具体而言：

• 准确率：84%
• 召回率：83%
• 精确度：83%
• F1分数：83%
• AUC值：0.83

消融实验进一步验证了四个关键特征指标（申万收益率差、交易所收益率差、申万振幅差和交易所振幅差）在提升股价操纵检测准确性方面的重要作用。缺少这些特征后，模型的AUC值从0.83降至0.78。

4. 结束语

本研究提出了一种基于集成学习的股价操纵检测模型，通过收集中国证监会2008年至2023年的股价操纵案例数据，构建了一个包含多个特征指标的检测系统。实验结果表明，该模型在准确率、召回率等多个指标上均优于单一机器学习模型，为金融市场监管提供了新的技术手段。

未来研究将进一步扩大数据集范围，探索更先进的模型架构和算法，结合实时监测和异常检测技术，有效地检测和响应市场操纵行为。同时，设计自适应机制进一步优化模型性能。

本文原文来自fx361.cc