不管是否是经济达人,数据科学都是一种帮你了解一支股票的高效方式。本文作者把数据科学和机器学习技术应用到金融领域中,向你展示如何通过数据分析的方式驰骋股市,搭建自己的金融模型!
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 刘畅 编辑 | 周翔 【AI科技大本营导读】最近,A股尤其是上证指数走势凌厉,让营长有种身在牛市中的错觉。然而大盘天天涨,营长账户中还是那几百万,甚至还有所缩水。夜深人静的时候,营长常常会点着一支烟,思索到底有没有一个完美的算法,可以预测股价的涨跌,这样就可以早日实现财务自由,走向人生巅峰。这时,一篇外国友人的文章成功引起了营长的注意,看完后备受启发,所以我们将其编译后,分享给大家。 友情提醒:股市有风险,投资需谨慎。 对数据科学家来说,预测证券
我们可以设计两种模型。 1、一个更复杂的模型(更多的隐含层) 2、一个可以识别更多输入信息数据源的模型。 虽然很容易把注意力放在第一个模型上,但garbage-in-garbage-out的原则依然存
人们很容易被丰富的数据和各种免费开源工具所吸引。在研究了quandl financial library和prophet modeling library之后,我打算试着探究简单的股票数据。我花了几天
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。
选自towardsdatascience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步,Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署,并解释和预测不确定性,是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
人工智能风头正盛,无论你是支持还是怀疑,AI对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中,哪怕身处非互联网行业,也能感受到AI的滚滚浪潮。
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:
摘要: 本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第二部分。在本篇文章中,我们讨论了均线交叉策略的设计、回溯检验、基准测试以及实践中可能出现的若干问题,并结合Python代码实现了一个基于均线交叉的交易策略系统。 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,在此给出的所有代码均无法提供任何保证。选择使用这些代码的个人需自行承担风险。 交易策略 我们把在未来条件满足时将被终止的交易称为未平仓交易。多头仓位是指在交易过程中通过金融商品增
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
作者:Patrick Triest 编译:Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的?数字加密货币(cryptocurrency)跌宕起伏的原因是什么?不同的山寨币(altcoins)市场之间是紧密联系还是各自为营?我们该如何预测接下来将发生什么? 关于数字加密货币(如:比特币和以太坊)的文章铺天盖地,数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如何
作者:Patrick Triest 编译:Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的?数字加密货币(cryptocurrency)跌宕起伏的原因是什么?不同的山寨币(altcoins)市场之间是紧密联系还是各自为营?我们该如何预测接下来将发生什么? 关于数字加密货币(如:比特币和以太坊)的文章铺天盖地,数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如
假设我有一个问题,我想根据一些人的身高和体重来判断性别。 我有一个数据表,数据里面有三个男的三个女的,我有他们体重身高的数据。现在有一个人性别不知道,我们怎么推算他是男的还是女的? 如果用空间预测的方
在买卖股票时,一个重要的操作技巧就是做T,然而每次做T时计算价差、手续费,着实头疼。
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。
股市崩盘是一个市场总价值急剧而快速的下降的结果,其典型特征是股价通常在几天内下降超过10%。
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
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
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。
投资理财是几乎是每个人的人生必修课,修的好,能带来很多睡后收入。但是没有丰富的投资知识,不要进入股市。假如你有一些闲钱,这些钱如果没了,对你的生活质量丝毫不受影响,那么,可以用这些闲钱玩一玩股票,记住一点,不可以使用杠杆,如果没有闲钱,那就玩模拟炒股吧。
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码,这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
【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
我们想展示一个简单的分配策略,希望表明,利用数据科学和定量金融学基本知识,超越基准。当然,没有永远的圣杯。
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中,我们将揭示一个有趣的趋势:这些不稳定的市场是
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!
教科书和课程会让你误以为精通,因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时,可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能,同时让你有机会探索有趣的主题。
作者:林骏翔 想做数据,首先从获取数据开始。但是对于需要获取什么数据,数据可以干什么,很多人还是一头雾水,知乎达人林骏翔给出了参考。 题主问了有什么网站,能用来做什么。我给出几个API网站吧,做APP用的可能比较多,不过也可以用在日常生活中。 一、生活服务 手机话费充值。 天气查询。 快递查询。 健康食谱。 查医院。 水电煤缴费。 电影大全。 谜语、歇后语、脑筋急转弯。 音乐搜索。 健康知识。 百度糯米、团购等信息。 彩票开奖 以上接口都来自网站:http://www.apix.cn/services/
在传统的金融理论中,理性和同质的投资者是核心假设之一,表明每个投资者都有相同的信息,从而做出同样的决定。然而,投资者显然是不均衡的,信息的不对称在股市中很普遍。当知情投资者优先考虑某种类型的资产时,该类资产可能包含更多隐含信息。
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
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
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******** )。
最近我们被客户要求撰写关于线性回归预测股票价格的研究报告,包括一些图形和统计输出。
IBM 在美国股市 19 日盘后再度缴出令市场失望的财报成绩单,营收连续第 14 季呈现下滑,2015 年第 3 季年减 14% 至 193 亿美元,逊于分析师原先预期的 196 亿美元;排除汇兑因素不计则是下滑 1%。强势美元持续成为 IBM 的营运逆风,第 3 季侵蚀营收达 9 个百分点。 在 IBM 最大部门(服务事业体)当中,全球科技服务、全球商业服务第 3 季营收分别下滑 10%、13% 至 79.4 亿美元、42.1 亿美元。此外,IBM 第 3 季硬件事业体营收年减 39% 至 14.9 亿
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
作者在自学机器学习的过程中,尝试开发了一个基于机器学习的A股选股工具。本文是在赤兔的“数据挖掘”小组分享的此次开发过程和心得体会的整理。 股票价格的可预测性——工具的意义 关于股票价格的可预测性,我想
这个库我们之前就介绍过了,AkShare 是基于 Python 的开源数据接口库, 目的是实现对期货, 期权, 基金等衍生金融产品和另类数据从数据采集, 数据清洗加工, 到数据下载的工具, 满足金融数据科学家, 数据科学爱好者在数据获取方面的需求。那么这个提供金融数据的库目前也采集了网易和丁香园的疫情数据提供给大家。如果在做项目时需要爬数据的话,可以先来看看有没有提供处理好的数据,如果有还是很方便的~
股市涨涨跌跌,如潮起潮落,千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律,破解投资和财富增值的密码,然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法:实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种,即实际操作,这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差,且经验积累非常有限,特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一,通过多层次、多维度的思考,综合利用理论、统计和历史研究方法,通过在实践中检验,不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言,实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验,试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场,其涨跌规律难以准确度量,但历史总是惊人的相似,正如《圣经》所言:“已有的事,后必再有。已行的事,后必再行,日光之下并无新事”。
股票市场周期是股票市场长期的价格模式,通常与商业周期有关。 它是技术分析的关键,其中投资方法基于周期或重复的价格模式。 如果我们对股市周期有了更好的理解,我们总能以相对低的价格买入并在每个周期以相对较高的价格卖出,将始终获得正的回报。当然,股票市场没有什么策略可以永远赚钱,但我们基于Python,可以帮助我们更深入、快速地了解隐藏在股市中的周期。
来源:机械鸡(ID:jixieji2017) 本文长度为3216字,建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式,在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践,虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理,但在尝试应用时,你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧,此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目,每个项目都能在一个周末完成,如果你喜欢的话,可以对其进行相关的扩展。
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。
谈到机器学习,相信很多除学者都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始具体的接触机器学习这个领域,但是学完之后又不知道自己的掌握情况,缺少一些实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战,有些项目的门槛有些高,参加后难以具体的实现,因此造成自己对机器学习的热情逐渐衰减。大部分都经历过这个过程,一直想找一些练手的项目,最典型的练手项目比如手写体识别等,但这类的项目成熟得不能再成熟了,参考别人的网络模型跑一下实验,结果的准确率都快达到100%,学习调参的机会比较少,因此都想找一些
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Tulchinsky是WorldQuant的创始人、董事长兼首席执行官。他曾是一名统计套利投资组合经理、风险投资家和科学家,也曾是一名电子游戏程序员。
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。
在股市里,光是一支股票,其 K 线、形态、指标就已经含有丰富的信息,更何况股市里有大几千支股票,各种信息令人眼花缭乱。普通散户到底如何全盘分析,选出一支潜力股?
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******** )。
哈里马科维茨对金融和经济学的世界的贡献是怎么强调都不过分的。凭借其于 1952年发表的开创性论文“资产组合选择”,他被广泛的视作现代资产组合理论(MPT)的开拓者。最终在1990年,基于对这一领域的巨大贡献,他获得了诺贝尔经济学奖。
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