基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究
在不同模型的对比中,Mistral模型在多个投资领域展现出了更为稳健的表现,尤其是在使用聚合表示法时。DeBERTa模型虽然在某些情况下表现良好,但在大型投资领域中,其基于瓶颈表示法的预测模型表现不如基于聚合表示法的模型。Llama模型虽然在某些分位数上表现不俗,但在整体的一致性和稳健性方面似乎不如Mistral。表格内容进...
铝价期权使用的模型是什么?这些模型如何帮助投资者进行风险管理?
布莱克-斯科尔斯模型是一种广泛使用的期权定价模型,它基于一系列假设,包括市场无摩擦、股票价格遵循对数正态分布等。该模型通过计算期权的内在价值和时间价值,帮助投资者确定合理的期权价格。对于铝价期权,布莱克-斯科尔斯模型能够提供一个理论上的基准价格,使投资者能够更好地评估期权的价值和潜在风险。二项式模型则提供...
股市涨停:3种强势模型!
总的来说,涨停双星、缩量涨停和小阳上涨这三种强势模型,为我们提供了观察和分析股票走势的新视角。它们各自代表了不同的市场状态和投资机会,能够帮助我们更好地理解股价变动背后的逻辑。然而,我们也要记住,任何模型都不是万能的,真正的投资高手,是能够灵活运用这些模型,并根据市场变化及时调整策略的人。随着这三...
华泰| 金工:国内双因子定价模型的构建与应用
结合前期报告中全球双因子定价模型的构建方法,基于国内的股票宽基指数、行业指数、债券指数和商品指数等资产,构筑了国内统一的市场因子和反映各大类资产内部特征的风格因子,之后,我们论证了上述因子的稳定性和有效性,构筑出国内的双因子定价模型,并将模型运用在跨资产组合配置策略中。
作者怒诉谷歌支持的Anthropic侵权版权|版权法|出版商|科技巨头|...
对此,OpenAI和其他人工智能公司声称,使用从互联网上抓取的数据来训练他们的大语言模型,根据美国版权法属于合理使用。亚马逊股票的预测是什么?分析师依然看好AMZN股票,基于41次买入和1次持有的情况给出了强烈买入的共识评级。在过去的一年中,AMZN已经涨幅超过30%,而AMZN的平均目标价为223.58美元,这...
李津大局观:Python编程的机器学习,决策树回归模型预测股票价格
一、决策树回归模型的机器学习决策树回归主要用于处理连续变量(www.e993.com)2024年9月8日。可以用在股票价格滤波预测上,以下是股票指数运用该原理生成的走势图。二、决策树回归模型的数学原理三、决策树模型python源代码复制粘贴,修改后缀.txt为.py皆可使用,股票价格滤波效果一级棒...
【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...
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色,特别是在股票市场中。对于广大投资者和交易员而言,能够准确预测股票价格的变动趋势,不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策,还能够在风险管理中占据有利地位。本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期...
收益率16.6%!超越ChatGPT的股票预测模型来了,还能给出合理解释
在MCC指标上,SEP模型在所有设置下都优于所有模型,展示了模型在考虑随机猜测后理解自然语言文本对股票走势影响的真实能力。2.解释质量的提升除了生成更好的预测外,使用LLM而不是传统深度学习方法的一个自然优势是它们能够为预测生成解释。而SEP模型在使用自我反思数据微调后,相比一般的LLM能够更加果断地权衡新闻信息...
穿越波动的超能力?量化对冲公募基金投资“避坑”指南
指数增强多头策略,大致可以分为两类:基本面分析策略和量化模型策略。所谓基本面分析策略,是指通过对宏观、行业、公司及其他影响个股价格的因素进行分析,主观决策超配或低配哪些股票。所谓量化模型策略,则是指利用公司财务基本面因子、量价因子、另类因子、机器学习等构建选股系统,由量化模型预测超配或低配哪些股票。
R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析:格兰杰因果检验、脉冲响应与...
我们将采用二元GARCH模型进行短期预测,以评估汇率和股价指数的波动性。通过分析GARCH模型的残差序列,我们可以更好地理解它们之间的波动关系,并提供更精准的短期预测结果,为投资者提供更可靠的投资建议。volatility<-volatVARDATc.dccn,data=qxts,solver='solnp',fit.control=list(eval.se=TRUE))...