500指数中所有公司的8-K文件都是从SEC Edgar数据库中使用BeautifulSoup python软件包获取的。...特征工程 对于每份发布的文件，根据文件发布前的时间计算一年、一季度和一个月的历史滑动平均价格变动，并通过标准普尔500指数的变化进行归一化。...所有窗口均指纽约证交所和纳斯达克实际营业的日期（非假日工作日）。 表1. 计算历史滑动价格的滑动平均窗口 ? 目标特征计算为文件发布前后的股权价格变化，使用标准普尔500指数将其标准化。...例如，对于于2018年2月5日发布文件的公司，计算其开盘价和调整后收盘价的变化，并减去标准普尔500指数同期的变化。...数据集的类别不平衡，超过50%的样本被标记为“向上”（up），考虑到过去十年标准普尔500指数的稳步上升，这在直觉上是合理的。
在每封信的开头都是伯克希尔的历史表现，以账面价值变化百分比和股价变化百分比来衡量，和该年度标普500指数作为基准的回报率。...1965年至2017年间，伯克希尔哈撒韦的账面价值年均增长19.1%。同期，标准普尔500指数的回报率为9.9%，其中包括股息。...这里有几点假设需要注意： 1、管理费在每年年初扣除； 2、每年年底，巴菲特基金支付20%的绩效费（按收益计算），其表现优于标准普尔500指数。...从那时到现在，我不确定2/20收费结构是如何或为什么成为对冲基金、另类投资基金如PE & VCs（风险投资）、投资组合管理服务，甚至大多数共同基金的标准（2%的bit，在大多数国家是禁止收取业绩费的）。...这就是巴菲特对这种低成本策略的信心。2007年，巴菲特甚至公开押注100万美元与一家对冲基金经理赌博：对冲基金在未来10年的表现不会超过标准普尔指数基金。不出所料，他在今年年初赢得了这场赌局。
选自Hackernoon 作者：Gaëtan Rickter 机器之心编译 参与：熊猫 相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？...瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。...我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。...这些篮子和标准普尔的回报进行了比较。...我从该聚类中获得的回报超过了标准普尔相当一部分，这意味着你每年的收益可以比标准普尔还多 10%（标准普尔近一年来的涨幅为 16%）。我还见过更加激进的方法可以净挣超过 70%。
实际资产价格的结果 以下结果被分成两项： 1、从全球50个股票市场指数获得的结果 2、对当前标准普尔500指数成分股资产获得的结果 产生结果所遵循的方法 对于以下方法的每个部分都遵循q=2和q=4：...从标普500当前成分获得的结果 下一组结果是目前标准普尔500指数中500只股票中484只的过去十年价格。一些股票被删除，因为雅虎金融上没有可获得的数据，以及其他被删除是由于与数据相关的问题。...红色图显示在模拟资产上计算的z^*-分数密度，其具有与标准普尔500指数中的股票相同的μ和σ。蓝色图显示在标准普尔500指数中的股票本身上计算的z^*-分数密度。...3、股本住宅，EQR（z^*=5.61）——标准普尔500指数的成员之一，是一家位于伊利诺伊州芝加哥的上市房地产投资信托基金。...在我们的调查中，获得了两个意想不到但有趣的结果： 1、市场指数的 z^*-分数分布向左倾斜，而个别股票的z^*-分数分布向右倾斜 2、根据我们的检验，在过去十年中，标准普尔500指数前十只最不随机的股票中
在被纳入「标准普尔500指数」(S&P 500)前夕，特斯拉的股价飙升至新高，特斯拉在2020年的行情不断上涨加强，进入了美国市值最高企业行列。...在被纳入「标准普尔500指数」(S &P 500)前夕，特斯拉的股价飙升至新高，特斯拉在2020年的行情不断上涨加强，进入了美国市值最高企业行列。...例如，雅虎的市值在1999年12月纳入标普500后不到一个月就达到了顶峰，而美国大型电信运营商Qwest Communications的估值在2000年7月加入标准普尔500指数的同一天达到了顶峰。...与此同时，在标准普尔表示将把 Facebook 纳入大盘基准之后，Facebook 的股价也大幅上涨，从宣布上市到2013年被纳入该基准之间的8天时间里，Facebook 股价上涨了17% ....随着投资者的热情消退，Facebook 股价在接下来的一个月下跌了6% . 同期，标准普尔500指数仅下跌2% 。
量化过去几周的市场动荡 我们可以使用一些不同的数据集来了解市场的动荡。我们首先来分析过去三个月（2020年2月1日至2020年3月20日）以来的标准普尔500指数。这就是我的数据集的样子： ?...目前我们用Z-score的角度来可视化数据是有用的，但下面的可视化图则进一步捕捉到了蔓延在整个市场的恐慌，而我只是简单地绘制了标准普尔500指数的每日百分比变化。...注意在过去的几周里，峰值和谷值是如何爆炸的，以及同一数据的方框图中异常值的数量。 ? 我们花了最后几分钟单独分析了此次美股下跌。...之后，我收集了这段时间内的每日标准普尔500回报率。我的目标是，结合这些统计数据，将2020年股市下跌速度与过去20年的下跌速度进行比较。...在30天的时间里，标普500指数的总市值蒸发了大约8万亿美元。更具体一点，这次市场蒸发了约800000000000美元。
虽然在职人员往往对技术变化反应迟缓（这就是为什么标准普尔 500 指数中的公司在 20 世纪 70 年代的平均任期为 35 年，而今天则不到 20 年的原因！）...标准普尔500指数（S&P 500）是一个重要的股票市场指数，它通过跟踪大约500家美国最大的上市公司的股票表现来反映美国股市的整体状况。...这个指数不仅涵盖了多个行业，而且其市值加权的方法意味着市值较大的公司对指数的影响更大。标准普尔500指数常被用作衡量美国经济健康状况的关键指标，同时也是投资者评估投资组合表现的基准。...如果一家初创公司想要打造一家大型copilot 或agent 公司，如何克服现有企业的天然优势呢？ 1. 在数据收集阶段上游插入 贷款或保险单的数据仍然经常通过电子邮件和 PDF 收集。...Tennr 是一个自动化平台，可将 RaeLM™ 用于医疗保健领域 一体化智能自动化平台专为医疗保健而打造 通过解决痛苦的工作流程，初创公司可以成为数据存储库，并获得自动化进一步工作流程的权利。
指数的16.5%。...这一发展引发了人们的担忧：我们可能正处于某种类型的科技泡沫之中，或者可能更糟糕，如今的巨头在更广泛的市场上获得了太多的权力。 而历史则给我们提供了另一种不同的观点。...事实上，在20世纪60年代和70年代，头部企业的权力更为集中，当时排名前五的公司市值之和占标准普尔500指数的20%以上。...图1：标准普尔500指数前五名公司的市值（占标准普尔500指数总市值的百分比） ? 在上世纪六七十年代，最大的公司占标准普尔500指数总市值的7%到9%，而如今，即便是Apple也只约4%。...如图2所示，没有一家公司能一直稳坐头把交椅，似乎能成为当下最大的公司才是最可靠和最实际的。 图2：标准普尔500指数中最大公司的市值(占标准普尔500指数总市值的百分比) ?
这次发售普通股，源于被纳入标普500指数之后带来的股价飙升。...作者 | 来自镁客星球的家衡 据外媒报道，昨日特斯拉在提交给美国证券交易委员会（SCE）的FORM 8-K文件中称，公司将出售价值高达50亿美元的普通股。...目的是充分利用股价飙升和被纳入标准普尔500指数（S&P 500）的机会。上个月，特斯拉被纳入标普500指数之后，市值增加了2000多亿美元。...根据该协议，这些银行将不定期以市价销售价值高达50亿美元的特斯拉普通股，并且有权获得其服务的补偿，形式为每次出售股票的总毛收入的最高0.25%的佣金，特斯拉已同意向这些银行偿还某些特定费用。
与此同时，英伟达的涨幅也联动了一系列科技股，推动了标准普尔 500 指数、欧洲 STOXX 600 和日经指数均创历史新高。...周四成交的 650 亿美元英伟达股票，几乎占标准普尔 500 指数股票交易总额的五分之一。...英伟达的股价在 2024 年内已上涨 58%，占标准普尔 500 指数今年内涨幅的四分之一以上。...AI 生成工厂的诞生导致了科技公司对英伟达芯片的强烈需求，以至于英伟达不得不在财报电话会议上解决「如何决定谁可以购买其产品」的问题，并承诺这一过程是「公平的」。...2024/02/22/billionaire-jensen-huang-nvidia-ai-tipping-point-whole-new-industry/ © THE END 转载请联系本公众号获得授权
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据，从2017年4月到8月，500只股票，以及标准普尔500指数成份股。...使用pyplot.plot(‘SP500’)可以快速查看标准普尔时间序列： ? 标准普尔500指数的时间序列图 注：这实际上是标准普尔500指数的主要指标，也就是说，它的值向未来移动了1分钟。...为了适应我们的模型，我们需要两个占位符：X包含网络的输入（在T = t时所有标准普尔500成份股的价格）和Y网络输出（T = t + 1标准普尔500指数的指数）。...缩放后的预测与实际标准普尔散点图 请注意，有很多方法可以进一步改善这个结果：层和神经元的设计，选择不同的初始化和激活方案，引入神经元退出层等等。
作者寄语 最近美股跌宕起伏，全球经济也在 COVID-19 的冲击中风雨飘摇，更有甚者直言经济危机的到来。特此提供恐慌指数的分钟级别数据接口供小伙伴研究使用。...Volatility Index），用以反映S&P 500指数期货的波动程度，测量未来30天市场预期的波动程度，通常用来评估未来风险，因此它被称作“恐慌指数”。...举个例子，假设VIX指数为15，表示未来30天预期的年化波动率为15%，因此可以推断指数期权市场预期未来30天标准普尔500指数向上或向下波动15%/√12 = 4.33% 。...也就是，指数期权的定价假设是：标准普尔500指数未来30天的波动率在正负4.33%以内的几率为68%。 数据解读 当VIX指数超过40，表示市场对未来的非理性恐慌，可能于短期内出现反弹。...当VIX指数低于15，表示市场出现非理性繁荣，可能会伴随着卖压杀盘。 即使在1998年的金融风暴时，VIX指数也未曾超过60，VIX指数不一定能准确预测走向，但是多少反映当时市场的气氛。
p=5277 最近我们被客户要求撰写关于递归神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。...然而，传统的广义自回归条件异方差（GARCH）和随机波动率（SV）模型的应用并不适合用于使用高频数据的应用。...因此，在混合模型的情况下，输入的总数增加到5。 所有其他模型参数保持不变。具体地，如上确定隐藏神经元的数量。此外，模型架构保持相同。 使用混合模型的动机源于希望利用每个模型。...这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。 数据 我们的基础数据集包括来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的标准普尔500指数。 结果 每日S＆P500 RV。...对于这种方法，我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明，基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。
p=5277 本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。...然而，传统的广义自回归条件异方差（GARCH）和随机波动率（SV）模型的应用并不适合用于使用高频数据的应用。...使用混合模型的动机源于希望利用每个模型。通过将线性预测提供给RNN，我们可以从预测任务中删除任何线性分量。这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。...数据 我们的基础数据集包括来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的标准普尔500指数。 结果 每日S＆P500 RV。注意：顶部面板分别显示每日实现的波动率及其对数变换， ? ? 和 ?...结论 本文分析了异质自回归模型的潜力，包括跳跃预测实现波动率（RV）。对于这种方法，我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。
p=5277 本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。我们围绕高频波动率技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。...然而，传统的广义自回归条件异方差（GARCH）和随机波动率（SV）模型的应用并不适合用于使用高频数据的应用。...因此，在混合模型的情况下，输入的总数增加到5。 所有其他模型参数保持不变。具体地，如上确定隐藏神经元的数量。此外，模型架构保持相同。 使用混合模型的动机源于希望利用每个模型。...这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。 数据 我们的基础数据集包括来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的标准普尔500指数。 结果 每日S＆P500 RV。...对于这种方法，我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明，基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。
p=5277 最近我们被客户要求撰写关于递归神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。...然而，传统的广义自回归条件异方差（GARCH）和随机波动率（SV）模型的应用并不适合用于使用高频数据的应用。...因此，在混合模型的情况下，输入的总数增加到5。 所有其他模型参数保持不变。具体地，如上确定隐藏神经元的数量。此外，模型架构保持相同。 使用混合模型的动机源于希望利用每个模型。...这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。 数据 我们的基础数据集包括来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的标准普尔500指数。 结果 每日S＆P500 RV。...对于这种方法，我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明，基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。 有问题欢迎联系我们！
p=5277 最近我们被客户要求撰写关于HAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。...然而，传统的广义自回归条件异方差（GARCH）和随机波动率（SV）模型的应用并不适合用于使用高频数据的应用。...因此，在混合模型的情况下，输入的总数增加到5。 所有其他模型参数保持不变。具体地，如上确定隐藏神经元的数量。此外，模型架构保持相同。 使用混合模型的动机源于希望利用每个模型。...这应该为更好地匹配线性预测误差的非线性残差留出更多空间。 数据 我们的基础数据集包括来自于1996年1月2日至2016年6月2日开始的标准普尔500指数。 结果 每日S＆P500 RV。...对于这种方法，我们根据标准普尔500指数的5年日内数据的20年历史计算RV。我们的结果表明，基础HAR-RV-J模型确实能够提供令人满意的RV预测。
这些结果是假设性的结果，并不构成预测未来回报的指标，也不代表任何投资者实际获得的回报。指数是不受管理的，不反映管理或交易费用，也不能直接投资于指数。有关构建这些结果的其他信息可根据要求提供。...大盘市值的表现（过去五年） 如果我们认为标普500指数是一个大市值因子上的基金，那么标普500指数近期的相对表现就不足为奇了。...为了说明这一点，让我们看看过去5年来越来越多的“小盘股”投资组合的业绩指标，标准普尔500指数的风险敞口最低，而“Small Decile”投资组合的风险敞口最大： SP500 = SP500总回报指数...我们根据上述分析证明了我们的最后两个结论。 但是......还有一个值得强调的点——与标准普尔500指数相比，所有因子都已经死了！...以下是Ken French对5×5动量组合的详细解释，这是我们获得大盘高动量数据的地方（价值也类似）： ?
p=2657 本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR） library(qrmtools)# 绘制qq图...点击标题查阅往期内容 时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据 GJR-GARCH和GARCH波动率预测普尔指数时间序列和Mincer Zarnowitz回归、DM检验、JB检验 【...GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据 R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔...SP 500指数波动率时间序列和预测可视化 Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用 MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测 R语言GARCH-DCC...使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH
本文将由浅入深地介绍 Pandas 窗口函数的常见用法、常见问题以及如何避免或解决报错。二、窗口函数的基本概念窗口函数是一种特殊的函数，它可以在一组数据上进行计算，并返回与原始数据相同数量的结果。...指数加权移动（Exponentially Weighted Moving） 指数加权移动窗口函数会对较近的数据赋予更高的权重，而对较远的数据赋予较低的权重。这在金融数据分析中非常有用。...8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 使用 rolling 计算滚动平均值，窗口大小为3df['rolling_mean'] = df['value'].rolling(window...指数加权移动示例# 使用 ewm 计算指数加权移动平均df['ewm_mean'] = df['value'].ewm(span=3).mean()print(df)输出结果： value rolling_mean...为了确保计算准确性，可以在计算前使用 fillna() 方法填充缺失值，或者使用 dropna() 方法删除含有缺失值的行。
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