【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...
你希望对股票价格进行正确的建模,所以作为一个股票买家,你可以合理地决定何时买入股票,何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习模型,它可以观察一连串数据的历史,并正确预测该序列的未来数据。提示:股票市场的价格是高度不可预测和波动的。这意味着数据中没有一致的模式,使你能够近乎完...
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
在使用GPT生成的解释进行微调的SEP模型中,预测准确性比最强基线(GRU+Attention)提高了2.4%。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...
怎么选股票?选哪一只股票最好?从公司角度预测股价趋势
语义匹配模型:利用神经网络建模语义相似度,包括RESCAL、DistMult和HoLE等。随机游走模型:使用数学统计模型,表示由一连串随机轨迹组成的不规则变动形式,包括DeepWalk、LINE和node2vec等。子图汇聚模型:基于图的模型,包括GCN、GAT和GraphSage等。多关系表征模型:用于处理异质图的模型,即图中包含多种关系,包括CompGCN、...
股票预测中模型复杂性的利弊
然而,将可理解的和简单的模型与不可理解的和复杂的内容混合起来,确实比任何单一的模型都要好。Kelly,Malamud,andZhou(2022)(KMZ)对预测股票风险溢价的文献进行了全面概述。使用Goval和Welch(2004)中描述的数据,KMZ提供了一个理论论点和经验证据,即无岭回归与解释变量的随机傅立叶变换可以提高夏普比率,即使...
基于大模型的可解释股票收益序列预测
大模型GPT-4利用大模型的两个能力:[1]大模型能发现复杂跨模态金融时序数据之间的复杂关系,这里的跨模态就包括了新闻信息、公司元数据、交易数据等。[2]大模型能生成可读性高的解释文本。推理/预测使用基于指令的提示进行zero-shot/few-shot推理,提示的结构(图4),但是时间序列量化的等级标签只是一个符号...
...Adept开源LLM;Cladue开始收费;IBM新模型;LLM预测股价;AI Drake...
Transformer的前馈层在网络中占据了相当大的权重比例(www.e993.com)2024年7月26日。然而,如果你在编码器和解码器之间使用一个单独的大型前馈层,可以大幅提高推理时间,而性能下降很小。使用LLM预测股票趋势本文介绍了一种使用大型语言模型快速分析公司的长期年度报告的方法,从而更容易理解其财务状况,甚至预测股票价格。
芝大论文证明GPT-4选股准确率高达60%,人类股票分析师要下岗?AI...
GPT-4的表现一骑绝尘,直接比其他模型实现了更高的的夏普比率(Sharperatio)和阿尔法(alpha)。沃顿商学院教授EthanMollick盛赞:这是一篇众人翘首以盼的论文。也有网友感慨道:以后在股市中操盘的,是人还是AI都不好说了……然而,就在大家激动之时,有细心的研究人员给这项研究泼了冷水:之所以能取得这个结果,很...
汪毅:自上而下全A盈利预测研究
GrinoldandKroner(2002)提出了将股票回报与国内生产总值增长联系起来的模型,认为企业盈利增速由GDP增速和企业超额增速组成,其中GDP增速由劳动力增速和生产能力决定[1];究其原因,从宏观层面,AbaidooR和OfosuheneKweninD(2013)指出从长远来看,宏观经济不确定性、通货膨胀预期和财政政策波动等条件会对企业盈利...
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
从模型角度来看,神经网络模型的正确率略低于决策树模型。因此,对于民营上市公司绩效评价研究,决策树模型要优于神经网络模型。同时,从变量重要性来看,基于本年的3季报的总资产增长率,可以大致预测出该股票是否即将被ST。如果今年3季报依然亏损很厉害,那么年报基本上也是亏损的了。
【首席推荐】汪毅 简宇涵:自上而下全A盈利预测研究
风险提示:数据统计错误风险、模型训练风险、模型过拟合风险、历史不代表未来、模型盈利预测与实际盈利不一致风险1.引言站在投资的角度,影响股票价格的因素有估值和盈利,相对于估值的频繁波动,盈利预测则相对确定一些,因此,盈利预测历来都是股票投资的核心内容;盈利系统性研究较为庞大,按对象可分成全A、行业、个股,...