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股票有自相关性求推荐

自相关性是指一个系统的输出状态与其先前的状态之间的相关性。在股票市场中，自相关性是指某个股票的价格变化与其过去的价格变化之间的相关性。自相关性可以用来预测股票价格的走势，并为投资者提供有价值的信息。

在股票市场中，自相关性通常用来评估某个股票的风险和收益。一个具有高自相关性的股票可能会带来较高的风险和收益，而一个具有低自相关性的股票可能会带来较低的风险和收益。因此，了解自相关性对于投资者来说非常重要。

在股票市场中，自相关性可以用来评估某个股票的风险和收益。一个具有高自相关性的股票可能会带来较高的风险和收益，而一个具有低自相关性的股票可能会带来较低的风险和收益。因此，了解自相关性对于投资者来说非常重要。

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MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据

国内外学者对于尾部相关性和Copula方法已经有了深入的研究，提出多种Copula模型来不断优化尾部相关系数对于不同情况下股票之间相关性的刻画，对于股票的聚类方法也进行了改进和拓展，然而能够结合这些方法对于资产选择进行研究的较少...尤其是在面对现今股票市场海量级的股票数据，如何从股票间的尾部相关性挖掘到有效信息，得到能够有效规避风险的资产组合是很少有人研究的问题。...并且大多尾部相关的分析都只停留在定性的分析中，并且多是在市场与市场之间，板块与板块之间的相关性分析，对于股票间定量的相关性研究还有不足。...相信研究成果对于投资者有效的规避风险，寻求最佳的投资组合有较大的帮助。...本文不仅考虑了股票之间的相关关系，还考虑了它们之间的相关性。

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数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据

国内外学者对于尾部相关性和Copula方法已经有了深入的研究，提出多种Copula模型来不断优化尾部相关系数对于不同情况下股票之间相关性的刻画，对于股票的聚类方法也进行了改进和拓展，然而能够结合这些方法对于资产选择进行研究的较少...尤其是在面对现今股票市场海量级的股票数据，如何从股票间的尾部相关性挖掘到有效信息，得到能够有效规避风险的资产组合是很少有人研究的问题。...并且大多尾部相关的分析都只停留在定性的分析中，并且多是在市场与市场之间，板块与板块之间的相关性分析，对于股票间定量的相关性研究还有不足。...相信研究成果对于投资者有效的规避风险，寻求最佳的投资组合有较大的帮助。...本文不仅考虑了股票之间的相关关系，还考虑了它们之间的相关性。 输出股票类别 数据获取 在公众号后台回复“a股数****据”，可免费获取完整数据。

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基于A股供应链网络的股票收益分析

，发现存在供应链关系或位于供应链社群内部的股票之间有更高的相关性，即使在极端行情下也成立，这为能将供应链关系引入风险模型中提供依据。...最终的供应链基础网络为只包含公司节点、经过双向边筛选、不包含节点自环的网络；以 2022 年半年报披露情况为例，供应链基础网络的规模为包含 77240 个节点，87734 条边。...整体重叠率也很低，在 1.06% 左右；同样存在个别集群内单个行业重叠率较高的情况，如集群 1 在医药上的重叠率有 38.56%、集群 2 在汽车上的重叠率有 56.98%、集群 19 在银行上的重叠率有...对上文社群检测得到的所有集群内部的 A 股进行两两配对，然后将这些股票对求并集，得到集群内的股票对集 within_cluster ；将所有 A 股进行两两配对，剔除上一步的 within_cluster...六、总结 本文利用供应链数据，应用社群检测算法进行聚类，对供应链网络和供应链社群对A 股之间相关性结构的影响进行了实证分析发现：相比无关联的股票，无论是有直接或间接供应链关系的股票之间，还是有供应链网络社群关系的股票之间

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基于A股新闻共现网络的股票收益分析

；社群检测后，社群内的股票对也比社群外的股票对有更强的相关性，且“社群内”+“共现关系”有助于进一步提高相关性； ▪ 上述表现在不同市值板块内部、行业内部也都成立，能在板块或行业内部进一步筛选出相关性高的股票...对于节点的统计（见下表），平均每日节点数为 2866 家公司，其中 A 股节点约占 27.68%；大盘沪深300 的平均每日覆盖度最高，有 51.68 %；小盘股中证 1000 的平均每日覆盖度最低，只有...对各时间截面上的最大连接组件的统计结果求均值，最大连接组件包含了约 88.43% 的公司，约 96.86% 的 A 股都在最大连接组件内，所以仍选择对最大连接组件进行进一步的社群检测。...对社群检测得到的各集群内部的 A 股分别进行两两配对，然后将这些股票对求并集，得到集群内的股票对集 within_cluster ；将网络内所有 A 股进行两两配对，剔除上一步的 within_cluster...五、总结 从上文的分析结果可知，与供应链网络一样，新闻共现网络同样有" 关联股票对比非关联股票对表现出更强的相关性，集群内股票对比集群外股票对也表现出更强的相关性"的表现，且整体上不受市值和行业的影响

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时间序列算法(一) ——Arima的演变

时间序列在生活中非常常见，它是按照时间排序、随时间变化的数据序列，时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见，而arima算法模型是时间序列经典算法之一。...AR自回归模型 约定时间序列为 自回归的含义是和过去的自己做回归，即表示为 这里p为阶数，即和过去p个值做回归， 是白噪声， 是阶数为p的自回归序列(记为AR(p))， 为自回归系数向量 白噪声本身是一个平稳序列...其实就是AR和MA步骤的结合，综合考虑时间序列的自相关性和预测真实误差分布，即表达式为 即为ARMA(p,q)模型 该模型有个前提是必须是原始序列是平稳的(它的行为并不会随着时间的推移而变化),因为不管是误差项或者和之前的自己做回归都不会有能预测一直上升或下降的能力...运用ARMA模型可以解决平稳时间序列的预测问题，通过历史数据回归求得自回归系数和移动平均系数是可行且简单的，如果需要预测未来t+T时刻的值，则只需要先求t+T-1的值，而求t+T-1的值则需要知道t+...)，这在有类似季节波动、阶段上升的场景很有优势(如图)，它综合考虑了自身预测值与实际值的误差以及自身自相关性，可以在较大程度上保留原始数据的信息，所以是时间序列或统计建模任务中比较常用的方法之一。

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比特币并没有起到通胀对冲的作用

此前，市场对于比特币的一个主要推荐点是它是一种对冲通胀的工具—这意味着它的价值会随着时间的推移而保持不变。原因之一是其供应量上限为2100万，随着需求的增加而具备稀缺性。...相反，比特币一直作为一种风险资产进行交易，自2021年7月以来，美国银行分析师Alkesh Shah和Andrew Moss在报告中指出，数据显示加密货币经常随股市波动。...1月31日，根据过去180天的走势，比特币与标准普尔500指数之间的相关性创下历史新高。比特币与纳斯达克100指数的相关性也接近历史高位。 比特币和股市的这种关系最近已经很清楚了。...例如，在美联储表示将在周四将利率提高半个百分点后，比特币的价值与股票一起暴跌，今天仍在继续抛售。分析师预计这种相关性将在不久的将来保持。...但报告称，自6月21日以来，比特币与黄金 (XAU) 之间的相关性一直接近于零，并且在过去两个月内变得更加负相关，这意味着比特币的价格并未与黄金同步波动。

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Man Group：配置中国

此外，过去3年，外资参与中国在岸股票和债券市场的活动有了显著增长。...大宗商品 沥青和鸡蛋期货等商品意味着，在中国交易所上市的大宗商品市场中，有很大一部分是独一无二的。然而，从阿尔法角度来看，这些独特的市场只有在与全球商品市场相关性较低的情况下才是真正有用的。...高相关性的例子包括沥青和白银。沥青，用于路面和屋顶，是一种高粘度的石油蒸馏残留物，自然与汽油和原油有较高的相关性。...值得注意的是，一些未列入表1的中国大宗商品(如中国原油)与全球同类商品的相关性也更高。 股票 表2显示了2006年以来全球主要股票指数之间的相关性。...股票 自2002年推出 QFII 计划以来，中国内地股市的准入状况有所改善。在上海和深圳证券交易所交易的中国 A 股，目前可以通过 QFII 和沪港通获得。

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实现基于股票收盘价的时间序列的统计（用Python实现）

也就是说，只有当时间序列上不同点的值之间有相关性，才有必要分析过去的规律，以此来推算未来的值。 平稳序列的自相关系数应当很快会收敛（或叫衰减）到零。...综上所述得出的结论是，基于时间序列的该股收盘价，在比较短的周期内具有一定的自相关性，且可信度达到或高于95%，且该序列是平稳的，所以有分析该股收盘价序列的必要，从中得到的规律能一定程度上预测未来的走势。...本范例和之前求自相关性的范例很相似，差别是在第6行，调用了plot_pacf方法计算并绘制偏自相关系数，运行本范例，能看到如下图所示的效果。 ? ? ​...比如在制定股票的配对交易策略时，会量化计算不同股票收盘价之间的相关性，如果它们的正向相关性强，则说明它们的走势规律非常相似。...，所以它和其它两个股票的相关性就很低。

1.4K10

News Co-Occurrences：关注同时出现在新闻中的股票

本篇论文从新闻中同时出现不同股票（News Co-Occurrences）的角度出发，去验证其所包含的经济学含义，并探索其在量化投资中的应用。 同时出现在一篇新闻的股票之间是否有某种程度上的关联？...当月未曾和别的股票出现在同一篇新闻的股票 All stocks：S&P500所有股票 对以上三组股票分别计算2007年5月至2016年12月每月末截面上各指标的均值，然后再计算时序上每月均值的平均值，计算结果如下表所示...这意味着处于同一个行业，存在供应链关系或在同一个地区的股票有更高的概率出现在同一篇新闻中。...News Co-Occurrences VS 股票之间的相关性：同步性 作者通过以下两个模型，验证股票之间的相关性与News Co-Occurrences的关系。大部分变量在上文解释过。...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。

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动量因子30年

无处不在的动量效应 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。...在这种情况下，一只过去高回报的股票预示着其他股票未来的低回报。 第三，动量可能是有利可图的，因为股票有不同的预期回报，随着时间的推移会持续下去。...如何解释动量效应 行为金融学解释 关于动量解释的行为金融学模型通常假设个股收益的序列相关性。这种序列相关性是由投资者的偏见和无法立即正确地为新信息定价所驱动的。...作者将公司的资产增长作为一种投资风格，因为它对未来的回报有负面的预测（Cooper等人，2008年），这是投资者熟悉的衡量标准，它是在股票回报的横截面中定价的（Fama和French 2015年）。...所以有因子动量收益受四个因素影响：因子收益的正自协方差与股票相关因子暴露的分散程度的乘积，因子之间的交叉序列自协方差，因子敞口无法解释的收益的自协方差，以及股票平均收益的横截面方差。

1.3K30

【最新研究】基于风险中性的深度学习选股策略

深度学习因子与流通市值的相关性：IC序列的相关性 经过行业和市值中性化之后，深度学习因子更少受到市值因子的影响。...深度学习因子与流通市值的相关性：截面相关性 经过行业和市值中性化之后，深度学习因子更少受到流通市值因子的影响。...说明两种策略的表现有较强的相关性。 机器学习策略每期组合的同质性：选取的组合有较大的差异 当组合规模N为50时，两种深度学习选股策略平均每期选到的股票有41.9%重合。...当组合规模N为100时，两种深度学习选股策略平均每期选到的股票有53.3%重合。（参考：两次独立的随机选股中，平均有20%重合。）...本 文内容并不是适合所有的投资者，客户在制定投资策略时，必须结合自 身的环境和投资理念。

1.7K50

一个都不能少！多行业暴露下行业因子收益研究

基于该行业分类构建风险模型，相对于单一行业分类的体系，有两点优势：首先能明显的提高模型的解释度，其次提纯后的行业纯因子组合之间的相关性明显降低，更有利于在组合优化的过程中控制行业风险的暴露。...我们发现大部分行业，在过去五年，都跑输了市场组合，仅有银行、半导体产品与设备及综合金融有明显的超额收益。...我们发现，原始组（多行业）行业纯因子组合之间的相关性要明显低于对比组（单行业）。...其中X为因子暴露矩阵，f为因子收益矩阵，ε为股票特质收益向量。 以加权最小二乘法进行回归，权重如下： ? 其中： ? e为股票i当日的总市值。 最终就是求以下等式的最小值的解析解： ?...为了避免回归时出现奇异矩阵无法求逆矩阵的情况，设定以下线性约束： ? 其中W_li为属于行业 i 所有股票的市值占参与回归的所有股票总市值的比例。

2.5K32

终于有人用GPT炒股了：最高400%利润

使用ChatGPT来判断某个新闻标题对公司股票价格是好消息、坏消息还是无关紧要的消息，然后标定对应的分数，通过计算并记录这些“ChatGPT分数”与随后的每日股市回报之间的正相关性，来预测股价走势。...假装自己是一位金融专家，具有股票推荐经验。在第一行回答“YES”（好消息），“NO”（坏消息），或者“UNKNOWN”（不确定）。接下来，请用一句简短的话详细说明。...（注意：company name和term term由具体上下文决定，此处为变量）在此提示中，ChatGPT担当了具有股票推荐经验的金融专家角色。...假装自己是一位金融专家，具有股票推荐经验。在第一行回答“YES”（好消息），“NO”（坏消息）或者“UNKNOWN”（不确定）。接下来，请用一句简短的话详细说明。...研究人员使用新闻标题数据和生成的情感分数，发现ChatGPT情感分数与样本中股票的随后日回报之间存在强烈的相关性。ChatGPT情绪得分对股票市场的每日回报具有统计上显著的预测能力。

2.5K51

终于有人用GPT炒股了：最高400%利润

使用ChatGPT来判断某个新闻标题对公司股票价格是好消息、坏消息还是无关紧要的消息，然后标定对应的分数，通过计算并记录这些“ChatGPT分数”与随后的每日股市回报之间的正相关性，来预测股价走势。...假装自己是一位金融专家，具有股票推荐经验。在第一行回答“YES”（好消息），“NO”（坏消息），或者“UNKNOWN”（不确定）。接下来，请用一句简短的话详细说明。...（注意：company name和term term由具体上下文决定，此处为变量） 在此提示中，ChatGPT担当了具有股票推荐经验的金融专家角色。...假装自己是一位金融专家，具有股票推荐经验。在第一行回答“YES”（好消息），“NO”（坏消息）或者“UNKNOWN”（不确定）。接下来，请用一句简短的话详细说明。...研究人员使用新闻标题数据和生成的情感分数，发现ChatGPT情感分数与样本中股票的随后日回报之间存在强烈的相关性。ChatGPT情绪得分对股票市场的每日回报具有统计上显著的预测能力。

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多因子模型之因子（信号）测试平台----alphalens（四）

由于实际交易中，我们是有手续费的，所以，对于因子而已，我们不希望因子打分很不稳定。换句话说，如果一个因子，今天给一个股票打了很高的分，明天就打很低的分。...这样造成的结果就是，我们对这个股票，一会儿卖，一会儿买，从而造成很高的手续费。所以，因子的换手率分析也是很重要的一个部分。        ...还有一个角度可以查看因子造成的换手率高低，就是因子的自相关性。如果因子的自相关性低，那么就一会儿高，一会儿低，往往会造成很大的换手率。而因子的自相关性高，就不会有这样的问题。...3.rank 的自回归时间序列 ?         然后是自相关性的时间序列。

1.4K30

转移熵：量化非线性因果关系的有力工具

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。...那么我们第一个关于统计因果关系的正式定义就如下： 标准格兰杰-因果关系检验假设因果关系的之间存在某种函数形式，并通过拟合自回归模型实现，如以下VAR线性向量自回归模型： 其中k为滞后的阶数。...ANOVA分析可以用来检验上述两者的残差是否有显著差异。 转移熵 在解释转移熵之前，我们先了解熵本身的定义。...他们发现，传递熵是量化指标之间信息流动的有效方法，滞后一天的指标之间的高程度信息流与它们之间的当日相关性重合。...然而，统计工具可以帮助我们从因果关系中判断相关性。在本文中，我们介绍了格兰杰因果关系的概念及其在线性向量自回归框架中的传统实现。

1.3K40

因子挖掘：基于图神经网络与公司主营（附代码）

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。...2、股票特征分层处理 本文假设每个股票表征所包含的信息有以下三层组成： 预定义概念相关的共有信息 隐含概念相关的共有信息 每只股票的特质信息 在本步骤中，主要是应用三个不同的模型对这三类信息进行分层提取...其中，股票与表征的相关性计算采用Cosine相关性，并在后续步骤概念表征加总时，使用经Softmax归一化后的相关性作为权重，具体公式如下： 概念表征加总 最终在基于修正后的图结构计算每个概念的表征...，其中 为股票i与概念k在t时间，归一化后的相关性： 接着，把股票i与所有概念k的表征加权总和，传入全连接层，输出作为股票i所包含的预定义概念的相关共有信息。...股票与隐含概念相似性计算 采用Cosine计算股票i与概念k，两两之间的相关性： 股票与隐含概念关联 将股票与相似度最高的概念进行连接（除了原先对应的概念，如股票1与概念1），如图4所示，股票1与概念

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另类因子：消费交易数据与股票截面收益

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。...我们把一个月的数据汇总起来计算每个公司每月的消费指数： 然后再基于以上月度指数，计算当月消费指数与一年前相比的变动比率： 下表给出了该指标的统计描述，有趣的是，虽然中值接近于零，但在所有子样本中都略有负值，这表明有许多公司的销售指数出现了负值...但整体HES与ΔSALES的相关性比CES与ΔSALES更加显著。而且在不同的lag设置下，相关性虽然有所减弱，但还是存在显著的正相关性。...最后，我们创建了一个多空组合，每个月都做多正在好转的股票，做空正在恶化的股票。我们把这种投资组合称为IMW投资组合——即改善-减去-恶化的股票投资组合。...在国内移动支付普及的情况下，也希望能够在数据合规脱敏的情况下，有更多的另类数据丰富策略的研究场景。

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