基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究
本文探索了通过微调LLMs使用新闻直接进行股票收益预测,如上图b所示:1、我们设计了一个包含文本表示和预测模块的基于LLM的收益预测模型。2、我们假设,仅包含编码器的和仅包含解码器的大型语言模型在预训练和微调阶段对文本序列的处理方式不同,因此它们的文本表示性能可能会有所差异;基于此,我们提出比较仅使用编码器...
【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...
与RNN简单循环神经网络模型相比,LSTM具有能捕捉长期数据特征的优点,但是对于超长期的数据,仍旧无法进行很好的预测,而对于加入了Attention注意力机制的Transformer,正好可以解决这个难题,但是Transformer模型针对简单的数据集往往效果比不上LSTM,因为Transformer更容易导致过拟合,从而影响预测效果。PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆...
怎么选股票?选哪一只股票最好?从公司角度预测股价趋势
模型的精度都会有所下降,这表明CWS和POS信息都对提高模型的精度具有有效的影响。同时,当两个部分都被去掉时,模型的准确率下降更为明显,这表明使用CWS信息和POS信息可以有效地训练模型并提高其准确性。命名实体识别是一种自然语言处理技术。可以识别文本中具有特定意义的实体。通过命名实体识别出文本中的实体后,可以...
...1998年上市公司企业资本市场估值偏误、剩余收益模型RIM计算数据
1.资料名称:2022-1998年上市公司企业资本市场估值偏误、剩余收益模型RIM计算数据2.计算说明:首先,我们采用内在价值与市场价值之比V/P度量上市公司市场价值对内在价值的偏离程度,分别考察信息披露质量对市值高估和市值低估的影响。上市公司每股内在价值V由剩余收益模型(RIM)估计得出,P为该公司股票当年所有交易日收盘价的...
基于SVR的股票价格趋势预测研究分析建研究
冯盼(2011)通过时间序列对Box-Jenkin建模思想进行研究,并借助ARIMA模型来预测分析招商银行股票开盘价,结果表明ARIMA模型能够对非平稳时间序列中存在的建模问题进行友好解决,因此在在预测金融时间序列时把ARIMA模型应用其中,能够为投资者提供重要的决策依据。孔繁钰(2007)在应用支持向量回归预测期间,对交通量的影响...
. 汇率预测方法 - 结合实时汇率查询与股票市场分析
在获取实时汇率数据和股票市场数据后,我们需要分析它们之间的关系(www.e993.com)2024年9月8日。这可以通过计算相关系数来实现。相关系数的值范围在-1到1之间,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示无关。如果相关系数接近1或-1,说明两个变量之间存在较强的线性关系;如果相关系数接近0,则说明两个变量之间几乎不存在线性关系。
GPT-4 选股准确率高达 60%,股票分析师要下岗?AI大牛质疑数据污染
比如,模型经常会计算金融分析师计算的标注比率,然后根据CoT提示生成分析这些比率的叙述。为此,研究者将模型为给定公司年度生成的所有叙述汇总,并使用BERT将它们编码成768维向量(嵌入),然后将这些向量输入到ANN中,并训练它预测未来收益的方向。结果,基于GPT叙述见解训练的ANN达到了59%的准确...
中信建投:2024年度二十大预测
预测八:聚焦三大工程,预计2024年房地产各项核心指标均得到明显修复预测九:AI在垂直领域的落地和应用将是2024年的主线预测十:PC有望成为AI终端落地最快的应用之一,2024年有望成为AIPC元年预测十一:国产算力芯片迎来国产替代窗口期预测十二:海外大模型将沿着多个维度持续演进,国内大模型竞争格局更为集中...
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...
比如,模型经常会计算金融分析师计算的标注比率,然后根据CoT提示生成分析这些比率的叙述。为此,研究者将模型为给定公司年度生成的所有叙述汇总,并使用BERT将它们编码成768维向量(嵌入),然后将这些向量输入到ANN中,并训练它预测未来收益的方向。结果,基于GPT叙述见解训练的ANN达到了59%的准确率,这几乎与GPT的预测准确...
R语言风险价值:ARIMA,GARCH模型,Delta-normal法滚动,预测VaR|附...
可以通过上面的过程观察到我们计算了各种ARIMA模型的AIC,并且我们推断出合适的模型是二阶自回归(AR(2))。估计为了估计参数的系数,我们使用最大似然。使用ARIMA(2,0,0)作为选择模型,结果如下:model因此,该过程可以描述为:rt=0.0437??rt??1??0.0542??rt??2+??t其中??t是白...