图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
在导演王家卫看来，《繁花》“表面是饮食男女，里面是山河岁月，时代变迁”。剧中主角阿宝凭借精准的投资预判和灵活的操作策略，在资本市场的博弈中完成了从散户到“宝总”的华丽转身。而宝总起家的背后，便是抓住了A先生股票投资失败的契机，这一戏剧性转折生动揭示了股市风险无处不在，即便是实力雄厚的大户也可能面临惨痛损失。
（1）股票的概念和特征 股票是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的，用以证明出资人股东身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有相应的权益和承担相应的义务的凭证。
在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。
本案例适合作为大数据专业数据清洗或数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Laurens Swinkels，PhD 今天公众号为大家分享一篇Rebeco的最新文章。关于大数据和机器学习的重大发展正在推动量化投资的前沿。计算能力的增强促进了机器学习模型的部署和使用。与基于规则的模型相比，这些模型采用完全数据驱动的方法，能够对复杂的非线性关系建
在金融市场中，股票价格是一个重要的指标，它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益，因此，实时分析股票价格是一项有价值的技能。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格，并展示一个简单的示例代码。
在之前的案例中，通过Mockito.when().thenReturn的方式构造了测试桩，来控制StockService.getPrice()这个方法的返回值。
某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。
投资组合管理是最大化投资组合回报的过程。投资组合经理根据他们对风险的偏好，代表客户做出交易决策。他们在决定他们应该在投资组合中持有哪些股票以平衡风险和获取最大回报之前，分析不同的资产的优势和劣势。这使得投资组合管理变得困难。我们的目标是通过使用预测建模和深度学习技术使这个过程更好，根据下个季度的预测股价生成稳定的投资组合。
量化交易是一种利用数学模型和算法进行交易的方法，它可以自动执行交易策略，减少人为干预。自动交易系统是实现量化交易的工具，它可以实时分析市场数据，自动执行买卖订单，提高交易效率。扩展阅读：Python量化交易入门进阶指南(全
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
累计超额收益率（Cumulative abnormal return，CAR），又称累计异常收益率，为是每只股票在形成期内月超额收益率的简单加总。
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。今日的推文，是编辑部人员对国内的所有券商金工团队做的机器学习的研究报告做了一个系统性的整理。希望大家有所收获。 获取本推文所有研报请看文章末端 系列文章（点击即可查看） 机器学习该如何应用到量化投资系列（一） 机器学习该如何应用到量化投资系列（二） 2010年08月1
最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！
金融市场的变动无常，投资者需要不断调整策略以适应新的市场条件。机器学习技术的兴起为金融预测提供了新的可能性，通过对历史数据的深入分析和模型的训练，我们能够更准确地预测未来的市场走势。在本文中，我们将深入探讨如何使用机器学习构建股票价格预测模型，为投资决策提供更可靠的参考。在这个项目中，我们将使用Python和一些流行的机器学习库，如Scikit-Learn和TensorFlow，来构建一个股票价格预测模型。
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
近期一篇论文《ChatGPT能够预测股票价格走势吗？回报可预测性和大型语言模型》引发热议，作者是佛罗里达大学的教授Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang。在这篇论文中，ChatGPT解锁了新玩法，用来预测股价走势并按预测进行投资，最高的收益率达到了400%！
标准差越高，股票涨跌的离差(dispersion)就越高，因此在二叉树里评估each time period股票的价格时，就可以捕获波动率。
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动。
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点，对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述，介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型，并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
支持向量机（SVM）： 作为一种基于统计学习的分类器，SVM在股票价格预测中得到了广泛应用。研究表明，在适当的特征工程和优化参数的情况下，SVM能够具有良好的预测能力。然而，由于股票价格波动性较大，预测仍存在一定的难度
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局。笔者致力于对行业内优秀的AI项目和创意进行调研，在进行知识梳理的同时也能达成对大多数人进行AI知识科普的目的。本文主要介绍一下AI的发展给金融领域带来的一些改变，十分中肯。
要想不用一个数学模型只用大白话说明白Black-Scholes这个伟大的期权类衍生品定价模型，似乎与用地球语言解释火星文化一样的困难。所以我的所谓白话也不可能是真的大白话了，总要摆出几个简单的数模以说明问题。只不过这些数学上的东西我相信有一点数学和统计学基础的朋友都能看的明白了。事实上即使摆出一大堆数学模型，我也没有能力真的写出其推导的全过程。幸好我的目的不是写清楚BS模型的推导，而是从其原理性的东西出发，得到在目前市场条件上使用此模型带有“批判”性质的结论。
EViews是一款专业的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、金融分析以及商业统计分析等方面。该软件拥有独特的多种功能和工具，本文将从几个方面介绍EViews软件的独特功能，并结合实际案例来具体说明其适用性。
【30秒速览】 【【002】高风险高收益，常识or谎言？】一文介绍了低风险异象的常规定义和主要实证表现，并给出了研究者提出的多种低风险因子的列表。本文则更进一步，详细介绍每一种因子的具体定义，帮助您更好地理解它们的异同。
我确信Alpha存在的空间非常小，而且很难长期驻留不变，导致金融市场数据的性质几乎就是被设计成用随机性来欺骗我们。
在迅速变化的金融领域中，数据分析和解释的能力至关重要。本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。无论你是经验丰富的金融分析师还是初入投资领域者，这些见解和技巧都将增强你的分析技能，拓宽对金融市场动态的理解，并帮助你在股票市场做出明智的决策。
说到数学在商业的应用，则不能不提到金融领域。金融业是数学的应用最为深入，也最有争议的一个领域。金融业赚取着巨额的利润，据估计，2001 年到2005 年间，全美利润的34%都是由不含房地产业和保险业的金融行业赚取。高额利润意味着从业人员能获取高额的报酬与分红，这吸引着世界上最聪明的人的加入。其中一群人被称作“宽客（quant）”，他们拥有名校的博士学位，有着纯粹数学或者物理学的教育背景，精通计算机编程。本来，这些人只是在后台为出售金融产品的银行做量化分析的默默无闻的边缘角色。但随着宽客一次次的成功，他们在
要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
自从Jegadeesh和Titman（1993）验证了“买入过去收益较高的股票，卖出收益较低的股票“的交易策略能够带来显著的正收益，动量效应的提出至今已经有30多年。这种动量效应在各种资产类别和全球范围内都很强劲，这可能是对有效市场假说最直接的反驳。对投资者来说，动量是一种稳健、多变且有利可图的投资策略，这种策略已被共同基金、对冲基金和被动ETF广泛采用。对于金融研究来说，动量与Fama（1970）的弱形式有效市场假说存在显著矛盾。
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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）
本期，公众号将对算法交易做一介绍，在后面的几期推文中，我们将展开对算法交易的技术应用、算法结构等进行讲解！
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场，并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
在当今这个数据驱动的时代，机器学习技术已经渗透到我们生活的方方面面。作为机器学习领域中最基础、最经典的算法之一，线性回归模型凭借其简单易懂、计算效率高和可解释性强的特点，在预测、趋势分析等领域发挥着重要作用。本文将详细探讨线性回归模型的原理、应用实例、优缺点以及未来发展趋势。
金融市场的波动往往受多种因素的影响，其中舆情是不可忽视的一环。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，其在金融舆情监测和预测中的应用正逐渐引起广泛关注。本文将深入探讨NLP技术如何在金融领域发挥作用，以及通过结合实例展示其在舆情分析、市场预测等方面的卓越应用。
要预测股票趋势，通常需要历史的各类交易价格数据来进行模型的搭建。“历史惊人的相似”是股票趋势判断问题的重要假设。通常我们的思维是，股票某一天的交易价格受到该交易日前面的许多交易日的影响，而股价的确定则是由买卖市场双方共同决定的。当我们收盘股票数据集时，应该将多个开盘日归入参考范畴。本文将前 N 个交易日作为一个时间窗口，并设为训练集，将第 N+1 个交易日作为测试集，预测测第 N+2 个交易日的股票趋势情况。通过滑动窗口的方法，设每次滑动窗口移动的距离为 1（即 1 天），则在初始 T 个交易日上能够构造多个训练集和测试集，且训练样本的数据始终等于 N。
WebDriverWait 通常与 until 和 util_not 结合使用，Java 与 Python 用法相同。
股票走势预测是对股票价格未来走势的预测，在投资中起着至关重要的作用。因为同行业的股票价格是高度相关的，所以市场中的股票之间的信息是可以共享的。最近也提出了几种方法来通过从 Web 中提取的股票概念类别（例如，技术、互联网零售）来挖掘共享信息，以改进预测结果。
---- 新智元报道 编辑：润 拉燕 【新智元导读】论文教你用ChatGPT炒股，收益最高能到500%！ ChatGPT，要把人类基金经理也给替代了？ 英国的一家金融咨询网站Finder表示，他们在3月6日创立了一个由ChatGPT选择的股票组成的投资组合，这个组合在两个月后上涨了4.93%。 而同期之内，英国10大最受欢迎的基金的平均表现为-0.78%，而且在87%的交易日中表现都不及「ChatGPT指数」。 同样的，同期标准普尔500指数（包含美国最有价值的500家公司的指数）也只上涨了3
在金融领域，准确及时的数据收集对于市场分析和投资决策至关重要。股票价格作为金融市场的重要指标之一，通过网络爬虫技术可以高效地从多个网站获取实时股票价格信息。本文将介绍网络爬虫在金融领域中的应用，重点讨论如何利用Scrapy框架和代理IP技术实现股票数据的收集。
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