K线图是金融领域常用的技术分析工具,可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中,对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。随着金融市场的发展,投资者对于多种股票的对比分析需求越来越高。传统的方式是通过查看多种股票的历史数据并手动对比图表,但这种方式效率低下很容易出错。
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%!
美国东部时间周一凌晨,纳斯达克股票交易市场突然发生一次技术故障,导致周一开盘前停止了交易所的所有交易订单。很快,纳斯达克方面就解决了故障问题。
本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测
本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测。
股票市场具有高收益与高风险并存的特性,预测股票市场走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个复杂的动态系统,受多方面因素的影响,例如国家金额正常的调整、公司内部结构的调整、以及媒体舆论的渲染等。
对许多研究人员和分析师来说,预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上,投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息,帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
在一些问题中,例如在股票市场中,我们需要对开盘价,收盘价,最低价最高价等进行可视化分析,来寻找股市中的规律等。
美国证券交易委员会(SEC)的文件长期以来一直被用作出投资决策的宝贵信息来源。一些论文和项目已经演示了如何使用自然语言处理技术从SEC文件和新闻中提取信息,以预测股票波动。本文在其他工作的基础上,通过使用GloVE嵌入技术、MLP、CNN和RNN深度学习体系结构,预测8-K文件发布后的股票价格变化。
股票价格指数就是用以反映整个股票市场上各种股票市场价格的总体水平及其变动情况的指标。简称为股票指数或指数。
最近这一两年,股市虽谈不上大牛市,倒也稳步向上,原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数,今年年初也一路高歌,迈过了3500点。
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。
这是2018的一篇论文《A Machine Learning View on Momentum and Reversal Trading》的观后感。作者探索并比较了各种机器学习技术,包括决策树(DT),支持向量机(SVM),多层感知器神经网络(MLP)和长短期记忆神经网络(LSTM)。基于这些机器学习方法来预测中国股市的动量、反转效应。
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外,在此提供的
选自Github 机器之心编译 参与:李泽南 机器学习在股票市场中的应用一直是个吸引人的研究方向,前不久瑞士金融数据顾问的《如何用 Python 和机器学习炒股赚钱?》引起了很多人的关注。目前,在 GitHub 上已经出现了基于 OpenAI Gym 的股票市场交易环境,该项目使用 Keras,支持 Theano 与 TensorFlow,可以帮助开发者导入各类股票市场的交易数据,构建自己的长线交易模型。希望它能为你的研究提供帮助。 项目地址:https://github.com/kh-kim/stock_
摘要:本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分,内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中,我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识,例如,使用pandas获取雅虎财经上的数据,股票数据可视化,移动均线,开发一种均线交叉策略,回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题,而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意:
信达证券分析师谷永涛和他的团队近日发表研报,为投资者总结A股的十个秘密规律,以下为研报精华摘要。 1 收盘前上涨概率较高 统计数据表明,2009年1月至2015年9月期间,对比指数每五分钟的涨跌幅发现,午盘收盘前和全天收盘前,市场呈现较高概率的上涨,上涨概率高达60.3%和79.1%。 尾盘上涨现象与市场交易机制有较大关系,例如尾盘机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言,对该现象的产生,目前尚没有完美的解释。 2 周一上涨概率大 统计每周的交易时间发现,周一上涨的概率和幅度最大。分段统计后发现,牛市
国内市场大跌,创业板跌了快3%,主要指数基本也跌了2%。主要原因应该是资金面,早上没开盘前就看到了这个推送,开盘后跳水后就没红过...港股也跟着跌,美股情况平淡。不过盘后行长大人又出来安抚情绪“不急转弯,不急转弯,收紧货币的事情能叫转弯吗?”,银行间、股票市场弥漫着快活的气氛...
关于投资的几个类别,一般我们将天使、VC、PE三个部分统称为私募(Private Equity),指的是没有在证券交易所公开上市交易的资产。
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用
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!
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。
在本文中,波动率是众多定价和风险模型中的关键参数,例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中,或者说在教科书中,这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
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
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
事实证明,面对“港股元宇宙第一股”,已经开始对元宇宙热情退散的资本市场没给一丁点面子。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 徐宇文,蒋晔、范玥灿 卞峥,yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产:金融交易的高速、高频与超大数据体量结合,促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注,在今天,技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中,你会看到R和Python,与C++,C#和Java这些语言并列。在本教程中,你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面: 基础知识:对于金融入门阶段的读者,你将会首先学到股票和交易策略,什么是时间序列
在大数据的趋势下,我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
和大家聊聊量化交易,以及人工智能可以在量化交易上的应用。我们程序员还是应该懂点金融知识的。
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ) 。
对大多数产品而言,我们会用留存来整体评估产品的健康度,你也可以理解为,留存是在“某一天有多少人使用”的维度下进行的计算,它统计了来自同一群人,放在时间的跨度下,计算每一天回访用户占这群人的百分比。以新增留存为例,某一天或一段时间新增的用户,第2天还有多少人使用(次日留存),隔2天还有多少人使用(2天后留存),隔了7天还有多少人使用(周留存),通常我们会以此来判断产品留存用户的能力,以及用户的价值。
本期作者:Khan Saad Bin Hasan 本期编辑:axuan 正文 许多经济学家认为股票市场是随机的,因为它受随机事件的支配,有效市场假说和随机游走理论中对此也有所说明。但是这是真的吗? 研
就在圣诞节前,Overstock.com公司首席执行官 Patrick Byrne宣布美国证监会同意该网站在区块链上发行股票的计划。 这绝对是一个重大的历史性时刻。区块链的加密算法能够在个人电脑组成的网络上运行,能够更高效,更准确,更开放地跟踪股票,债券和其他金融债券的交易—至少在理论上是可以的。 数年来,华尔街一直使用单一清算组织来保证股票交割顺利进行。有了区块链,股票、债券等金融产品交割可以由开放的网络进行控制。 美国存托和结算公司(DTCC)呼吁整个金融业共同合作推动区块链技术的应用。“金融业面临着
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你可以收缩你的估计来稳定它。另一个方面是这种风险度量的非线性。在红色和绿色的时间里,对市场的敏感性不相同。从结果中我们可以看到:
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两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念
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。
翻译整理 Watermelon 前言 很多投资者经常讨论股价的预测,基本面的消息等等。当我们在说这些的时候,其实,这些(我把它们归结为算法)算法的核心就是触发识别并采取适当的措施:短线或者长线。但是我们想在这两种情况下都赚钱。 今天编辑部为大家带来一个交易策略,将触发因素作为开仓交易策略的初始条件,在下一个交易日开盘的股票投入资金。目标是找到最有利的持仓期。 投资组合 该策略可以使用任何NN资产组合进行回溯测试。 为了简单起见,我们使用10个股票的随机子集作为当前道琼斯指数的一部分: 我们从Goo
“ 如果你问我围棋的AlphaGo和《星际争霸2》的AlphaStar哪个更伟大,我肯定毫不犹豫地会说AlphaStar,因为它解决的是不完全信息动态博弈啊!——大猫”
图表库正变得越来越流行。小型开发团队只需导入HTML5 图表库和 JS 库即可构建具有数据可视化的全功能金融应用程序。
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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******** )。
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