尽管预测股价确实是一个老问题，至今仍然没有被解决。事实十分简单：股票的价格由多种因素决定，而股票的历史价格仅仅是众多原因中的一小部分。因此，预测股价走势是一个非常困难的问题。
此次股票价格预测模型仅根据股票的历史数据来建立，不考虑消息面对个股的影响。曾有日本学者使用深度学习的方法来对当天的新闻内容进行分析，以判断其对股价正面性/负面性影响，并将其与股票的历史数据相结合，各自赋予一定的权重来对近日的股价进行预测[1]。该预测方法取得了一定的效果。
汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响。
“ 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”
传统的股价预测的时许模型，对于收益率的假设往往不切实际，而最近兴起的机器学习模型，特别是深度学习模型对于股价的预测也存在着明显的问题：
编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。
原作 Jeremy Kahn Root 编译自 Bloomberg 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 对冲基金Euclidean科技公司创始人John Alberg，和亚马逊AI实验室的研究员Z
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。对于股市来说，用人工智能来对股价进行预测成为量化投资的一个重要手段。本项目帮助客户运用powerBI获取网易财经上茅台2020年股票数据、并用SPSSmodeler 的类神经网络模型对第二天股价涨跌幅度进行预测。
程序员总喜欢说：「Talk is cheap，show me the code」。
选自towardsdatascience 作者：Bryan Tan 机器之心编译 编辑：魔王、陈萍 本文介绍了 TCN 在股市趋势预测任务中的应用，表明在集成新闻事件和知识图谱后，TCN 的性能大幅超过 RNN。 本文主要介绍了以下几部分内容： 1. 金融时间序列（FTS）中的深度学习背景介绍； 2. 值得关注的 FTS 数据处理实践； 3. 时间卷积网络（TCN）； 4. 时间卷积网络在 FTS 中的应用实例； 5. 基于 TCN 的知识驱动股市趋势预测与解释。 1. 背景介绍 金融时间序列（FTS）建
论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
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！
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
最近因为做项目的需要，要做一些数据预测，因此就去学习了一下相关的知识。主要就是采用LSTM来做时间序列的预测。
ARIMA模型于1982年提出，是时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。后面ARIMA模型我是用R语言来实现的。
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%。
近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
新智元推荐 作者：齐国君 编辑：克雷格 【新智元导读】把深度学习的最新方法用来做股价预测可不可行？一个探讨路径之一是如何深入把经典的信号处理技术引入到深度学习技术中，用来分析各种序列数据（sequence data），比如股票价格、金融信号等，乃至更为一般的物理、经济、社会等活动的动态信号，抽象出有价值的模式，进而对其进行预测和分析。 傅立叶变换能用来炒股发财？ 事实上，几年前就有公司或者基金把深度学习的最新方法用来做股价预测，用来在股市上一搏了。 比如就有国内的研究人员用LSTM这种递归神经网络来
机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题，在本文中，我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因，如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题？我们将通过两种方法，对机器学习排序方法的评估有个直观的认识。
我们能用机器学习准确地预测股价吗？ 一种普遍的说法是股价是完全随机和不可预测的——让一只猴子蒙住眼睛在报纸的金融版面用飞镖选出来的投资组合，也能和投资专家精心选择的一样好。 那么问题来了，为什么像摩根斯坦利和花旗集团这样的顶级公司还要雇佣大量的分析师来建立预测模型呢？ 曾几何时，证券交易中心的大厅里挤满了人，全都打了鸡血一样，系着松垮的领带，边跑边冲着电话叫嚷。但是现如今你更可能见到的是成排的机器学习专家，静静地坐在电脑屏幕前。事实上，华尔街大约70%的交易现在是在电脑软件上进行的。欢迎来到算法时代！
我们将对量化因子进行一个全方位的介绍与挖掘。并且结合众多机构人士一起，把这个专题做好、做精！
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%！
大数据文摘作品 编译：王一丁、修竹、阮雪妮、丁慧、钱天培 英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”，一边经历股价跳水20多美元，到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌，要不要抄一波底嘞？ 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等任务上取得了惊人的成就。 具体怎么操作？效果又如何呢
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
常用的量价技术指标：Chaikin A/D、BBAND、CCI、EMA、MACD、OBV、RSI、SMA和STOCH。
2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办三届。2021世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会，以及上海市人民政府共同主办。
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价，然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
安妮•海瑟薇凭借电影”星际穿越”成为好莱坞女神。可是谁知道她还能直接影响巴菲特的财富？每次她出现在头条，巴菲特的旗舰公司股价就会上涨。以当年海瑟薇在奥斯卡颁奖礼上的主持秀为例。在奥斯卡颁奖前的最后一个交易日以及颁奖礼后第一个交易日，伯克希尔•哈撒韦的股价分别上涨2.02%和2.94%。再往前追溯，事情变得更有意思：正海瑟薇出演的5部电影首映日，伯克希尔•哈撒韦的股价都会上涨。《蕾切尔的婚礼》《结婚大作战》《情人节》《爱丽丝梦游仙 境》《爱情与灵药》首映时，伯克希尔•哈撒韦的股价分别上涨了0.44%、2.61%、1.01%、0.74%、1.62%。
机器学习的应用已经非常广泛，其中之一就是预测时间序列。最有趣(或许也是最赚钱)的预测时间序列之一的当属股价了。
在这篇文章中，我将利用stocker模块，演示如何进行数据分析的，你可以从Github仓库中获得这个模块的代码：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/stocker。
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型
本文的目标是使用K-最近邻（K近邻），ARIMA和神经网络模型分析Google股票数据集预测Google的未来股价，然后分析各种模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
监督式学习是机器学习的一个分支，可以通过训练样本而建立起一个输入和输出之间的函数，并以此对新的事件进行预测。 典型的监督学习流程如下： 支持向量机 是监督学习中一种常用的学习方法。 支持向量机（ S
上一篇文章中，我们一起了解了用“移动平均”、“线性回归”预测股价的方法，今天这篇文章中，我们继续讲解XGBoost、LSTM的方法预测股价。
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）
怎么算呢？趁着高数知识还没忘完，赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说，可以用 AI 来做，你信吗？
山人今天开始将围绕机器智能的算法方面讲讲故事，主要涉及了建模的三要素：模型、策略、算法。这个坑很大，我尽自己最大的努力来填一填，争取用浅显易懂、生动有趣的方式对相关的理论、方法及应用聊一聊，文笔简陋、疏漏错误之处请各位看官不吝指点，这里先感谢了
不过却有那么几家投资机构一点也不慌，因为他们早就捕捉到了CEO们信誓旦旦言论背后的迟疑。
本期导读 ⊙ML、SVM介绍 ⊙股价的正负统计分析 ⊙预测第二天开盘趋势 机器学习方法是计算机科学的一个分支，它借助于计算机算法，对数据进行分析后，实现模式识别，进而实现对未来数据的预测。 机器学习方法可以分为以下几个类别： 1.监督学习： 训练的输出分类是预先设定好的，根据输入和输出，算法的目标在于寻找其中的对应函数。 2.无监督学习： 训练的输出分类是预先不知道的。算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。 3.半监督学习： 介于监督学习和无监督学习之间。 4.增强学习： 算法通过执行一系列的
自从AI诞生至发展至今，人们一直把重点放在AI如何替代人类的工作，人类又将如何在AI发展的时代找到自身的定位。大多的学术讨论也集中在那些因为AI的演进而消失的、又或是新创造出来的工作。也就是说，大家总是把人类和AI放在了对立面，都在讨论“Man VS AI”。很少有文献讨论，一个有经验的有技能的人类，如何借助AI技术，发挥更大的潜能，也就是“Man + AI”。本文主要以对比分析师预测和AI模型预测股票年底的目标价，讨论如何从“Man VS AI”到“Man + AI”。
布朗运动的数学模型（也称为随机游动）也可以用来描述许多现象以及微小颗粒的随机运动， 如股市的波动和在化石中的物理特性的演变。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
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
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下，求出构建盒子所需的最小材料量。
本文将以股票交易预测作为示例项目。我们用 AI 模型预测股票第二天是涨还是跌。在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备，我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。
CSV文件是由逗号分隔的值文件，其中纯文本数据以表格格式显示。它们可以与任何电子表格程序一起使用，如Microsoft Office Excel、Google Spreadsheets或LibreOffice Calc
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
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