经济统计学专业中的机器学习方法在经济预测中有哪些应用?
特征选择:经济数据往往包含着成千上万的变量,但并不是每一个变量都对预测结果有影响。机器学习方法,比如主成分分析(PCA)、特征重要性评估等,就像是一个精明的“筛选师”,能够从众多的变量中挑选出那些对预测结果最有影响的特征,从而提高预测的准确性。模型训练与优化:机器学习方法提供了各种各样的算法模型,...
...神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格
基于此,选择合适的模型对股票价格进行精准、可靠的预测变得愈加重要。因为股票市场容易受到经济、政策、心理等多种相关因素的影响,是一个极其复杂的非线性系统,再加上每天大量投资者进行交易产生了非常庞大的交易数据需要处理、增添了股价预测的难度,所以传统的统计方法由于其在适应性、学习能力以及容错能力等方面的局限性...
汪毅:自上而下全A盈利预测研究
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,按内容可分成盈利跟踪和盈利预测;相较盈利预测,盈利跟踪分析的是过去、已发生的盈利状况。本文仅讨论全A盈利研究...
【首席推荐】汪毅 简宇涵:自上而下全A盈利预测研究
站在投资的角度,影响股票价格的因素包括估值和盈利,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,按内容可分成盈利跟踪和盈利预测;相较盈利预测,盈利跟踪分析的是过去、已发生的盈利状况。本文仅讨论全A盈利研究,针对...
生物分析专栏 | 中药的药代动力学及其生物分析
选择中药药代标识物开展多组分药代动力学研究有助于阐明主要活性成分在体内的药代特征,是中药物质基础研究的重要内容。中药药代标识物指以给药后体内出现的并能用现有分析技术检测的中药物质(原型成分或代谢物),来反映或预测与中药药效或安全性关联的中药体内物质暴露、影响暴露的因素及与暴露相关的其他重要因素[5]...
量化选股的方法和步骤
5.选择模型:根据投资目标和数据特点,选择合适的量化选股模型(www.e993.com)2024年9月7日。常见的模型有回归模型、时间序列模型、机器学习模型(如支持向量机、神经网络等)等。6.模型训练与优化:将预处理后的数据输入选定的模型,进行训练和优化。在这个过程中,可能需要调整模型参数、特征选择等,以提高模型的预测准确性。7.模型验证:使用...
告别RNN,迎来TCN!股市预测任务是时候拥抱新技术了
Ha等人在《Forecastingthevolatilityofstockpriceindex:AhybridmodelintegratingLSTMwithmultipleGARCH-typemodels》中提出将CNN用于定量股票选择策略,以确定股市趋势,然后使用LSTM预测股票价格,并提出一种混合神经网络模型,用于定量择时策略,以增加利润。
机器学习可以预测股票走向,靠谱么?
1、机器学习估计器的选择,即我们使用何种方法进行我们的预测。2、训练集样本数量的选择,即我们每次预测结果之前使用多少条训练集合的样本。3、涨跌时间窗口的选择,即我们每个样本中的特征个数,我们训练集每个单元包含连续多少个交易日的涨跌。下面具体说:...
大语言模型做科研的N种可能性:从自主进行科学实验到写综述文章
此外,作者使用大语言模型设计预测太阳能电池的电气性能,和设计材料或器件的目标参数实验。大语言模型无需经过传统机器学习方法的特征选择,就可达到相近的性能,突出了大语言模型获取科学知识和设计类似材料的新材料的潜力。图8:结构化信息推理在多任务学习中负责理解任务并产生相应的输出...
4A1B 一种用于股票市场对冲交易的分析框架
某个波动因子的可预测性和可把握性决定了一个产品根本意义上的风险收益特征。比如,A1是期货与现货的价差,由于期指的交收规则决定了它在到期时必然收敛于现货指数,因此,A1的“可预测性”是最好的。这就决定了一个A1交易最终会成为投资套利交易。它的风险收益特征是小回撤、低回报率的特征。A2交易,也就是市场中...