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...
(二)用(VAR)脉冲响应函数分析我们将使用VAR模型进行脉冲响应函数分析,以探讨汇率和股价指数之间的短期关系。通过预测VAR模型的脉冲响应,我们可以了解它们之间的瞬时反应和动态调整过程,为投资者提供更准确的决策依据。predict(VARmodel,10)(三)最后用二元garch模型进行短期预测我们将采用二元GARCH模型进行短期预测,以...
GPT-4Turbo的股价预测、财务分析能力,比人类更好
这一步非常重要,保证了模型的预测不是基于对特定公司的先验知识,而是基于财务数据本身的分析。研究人员认为,GPT-4Turbo等大模型可以辅助金融专业人员分析那些,信息不透明度高、数据稀缺的金融数据,可有效提升业务的收益并增强整合、分析数据的能力。本文素材来源芝加哥大学布斯商学院论文,如有侵权请联系删除...
开源版“Devin”AI程序员炸场:自己分析股票、做报表、建模型
分层结构:(a)一个有组织的任务和动作图,展示了高层级机器学习项目的工作流程,包括实现项目目标所需的任务依赖和动作序列。(b)任务的有向无环图(DAG),以机器操作状态预测问题为例。任务图展示了拆解的计划任务,而动作图(也称为执行图)则根据计划的任务图执行各个节点。每个节点的执行代码由LLM转换。这种...
【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
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,给出质量更高的解释。作者创建了一组解释质量指标,并使用GPT-4对样本进行评分。这些指标包括与股票运动的相关性、财务指标、全球和行业因素、...
怎么选股票?选哪一只股票最好?从公司角度预测股价趋势
包括其竞争对手、合作伙伴和投资者等(www.e993.com)2024年9月7日。考虑到上市公司之间存在的相互关联,可以发现更多的盈利机会或风险隐患,以事件驱动的投资策略。结语尽管已有一些方法考虑公司之间的关系来预测股价趋势,但它们只使用单一维度的信息,即公司之间是否相关。发现不同的公司关系,如合作伙伴关系和竞争关系,可能会影响股价趋势预测。例如...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
GPT(GenerativePreTraining,生成式预训练)模型为上下文有关的词表示设计了任务无关的通用模型。GPT建立在Transformer解码器的基础上,预训练了一个用于表示文本序列的自回归语言模型。当将GPT应用于下游任务时,语言模型的输出将被送到一个附加的线性输出层,以预测任务的标签。与ELMo冻结预训练模型的参数...
智源开源多模态基础模型Emu2;百度推出文字解谜AI原生游戏;出门...
9、分析师预测AI将使Salesforce股价创历史新高10、研究称GeminiPro视觉能力与GPT-4V不相上下11、国内12家机构联合发表基础模型推理综述论文12、移动通信与AI融合的数据格式和模型建议书发布13、云从科技西部智算中心算力达1200P14、AI创企灵犀深智获得5000万元A轮投资...
从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
GPT(GenerativePreTraining,生成式预训练)模型为上下文有关的词表示设计了任务无关的通用模型。GPT建立在Transformer解码器的基础上,预训练了一个用于表示文本序列的自回归语言模型。当将GPT应用于下游任务时,语言模型的输出将被送到一个附加的线性输出层,以预测任务的标签。与ELMo冻结预训练模型的参数不...
基于SVR的股票价格趋势预测研究分析建研究
国外在预测股票价格中,最开始选择技术分析法,借助技术指标以及图标开展主观判断,该法比较粗糙。Hiemstra(1999)在分析预测股票市场期间将模糊专家系统提出,同时对股票价格关系内存在的非线性以及线性格兰杰因果关系进行测试,该模型对数学逻辑推理论证的严谨性没有要求。由于研究越来越深入,越来越多的人开始进行时间序列...