回归分析在数据分析中如何应用?它的定义是什么?

回归分析主要有线性回归和非线性回归两种类型。线性回归是最为常见和基础的形式,它假设自变量和因变量之间存在线性关系。而非线性回归则适用于变量之间呈现出非线性关系的情况。在进行回归分析时,需要注意一些关键问题。首先是数据的质量和可靠性。不准确或不完整的数据可能导致错误的结论。其次,要注意多重共线性问题,...

【视频】LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附...

定义LSTM和回归层的参数你将有三层LSTM和一个线性回归层,用w和b表示,它采取最后一个长短期记忆单元的输出,并输出下一个时间步骤的预测。此外,你可以让dropout实现LSTM单元,因为它们可以提高性能,减少过拟合。计算LSTM输出并将其传递到回归层以获得最终预测结果在这一节中,你首先创建TensorFlow变量(c和h),这些变...

【广发金工】2024精选深度报告系列之六:基于多期限残差的因子选股...

在第t期,剔除全市场范围内的ST与*ST股票,以及停牌股票和上市不满一年的新股,对所有的t进行这样的操作。在第t期,分别估计截面的线性回归(相当于取过去两年的数据)。在第t期,对所有的截面回归得到的Beta,在时间轴上求均值,然后再与当期的均线价格比做内积,就得到了因子值。实证分析表明,尽管多期限动量与反转...

海通金工 | 大类资产与中观配置研究(二)——权益资产择时之市场...

我们使用多元线性回归模型,将上述相关性较为显著的四个因子:行业趋势、收益趋势、冲高个数、冲高天数作为自变量,Wind全A未来120个交易日收益作为因变量,进行回归分析。初步的多元回归模型的调整后R-squared为19.9%。四个自变量因子中,冲高天数的p值小于0.05,其他三个因子(行业趋势、收益趋势、冲高个数)的p值均小...

探索股票收盘价的线性回归分析:基于Python的实现

探索股票收盘价的线性回归分析:基于Python的实现代码分析和解释代码是通过线性回归分析,获取指定股票、指数或基金在过去特定年份内的收盘价的线性回归期望值、残差标准差等统计参数,并将结果保存到SQLite数据库中。主要的操作流程包括:定义linear_regression_stock_multi函数,用于对单一股票、指数或基金进行线性...

经典的分析工具线性回归带

计算线性回归:首先,选择一个时间段,例如过去一年的股票价格数据(www.e993.com)2024年11月23日。然后,通过线性回归分析计算出股票价格与时间的关系,得到中线。计算标准差:接下来,计算股票价格的标准差,用于确定价格波动的范围。通常使用过去一段时间的价格数据来计算标准差。计算上线和下线:根据中线和标准差,计算出上线和下线。上线等于中线加上一...

芒格复利思维与全球64000只股票长期回报

特别是,许多研究根据可观察到的特征组成股票投资组合,然后比较不同投资组合的算术平均收益。其他研究则对因变量为一系列相关股票或投资组合收益率的线性回归进行估算。然而,众所周知(大多数公司财务和投资教科书都有论述),算术平均收益率可能会产生误差,因为在任何具有非零标准差的样本中,复合算术平均收益率的计算都会...

基于同业存单信用利差的商业银行隐含违约率测算方法分析

(三)基于信用利差与多元线性回归的银行隐含违约率测算模型1.隐含违约率的形式变换隐含违约率(PDNCD)作为被解释变量,取值区间为[0,1]。为便于线性回归分析,本文借鉴Logistic模型对概率的处理思路,将公式进行变换,得到与第i个样本PDNCD,i相对应的概率分位点yi,如(4)式所示:...

人工智能会预测股票和金融市场走势吗?

上述研究发现表明，虽然人工智能可以预测股票价格走向或对金融市场走势的总体情绪，但其准确性仍然不够。除此之外，虽然“线性回归”模型能够在合理的误差范围内预测收盘价，但它却无法准确预测下一个交易日的收盘价，也就是说，这种预测能力仅对一个交易日有效。因此，这种基于人工智能的模型无法用于预测长期投资。另...

用树模型提取分析师预期数据中的非线性alpha信息

用分析师预期数据设计的因子,结构复杂、数据缺失多、与盈利因子、市值类因子相关性高,线性模型未必能够充分提炼其中独有的alpha信息。提升树模型是一种被广泛使用的机器学习方法,模型可以拟合非线性关系,可以自动处理数据缺失问题,使用方法灵活。报告将提升树模型应用于对分析师预期数据因子和股票收益率建模之中,在确保...