基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究
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的模型(如DeBERTa)和仅使用解码器的模型(如Mistral和Llama3)作为预测...
JFE|人类与机器从竞争到合作:股票分析中的艺术与人工智能
JFE|人类与机器从竞争到合作:股票分析中的艺术与人工智能“FromManvs.MachinetoMan+Machine:TheartandAIofstockanalyses”研究了股票分析中人与机器的不同表现。该研究表明,经过训练的AI分析师可以消化公司披露信息、行业趋势和宏观经济指标,并在股票回报预测方面超过大多数分析师。然而,当涉...
“祛魅”英伟达:华为昇腾与谷歌TPU
谷歌目前正在开发的是第七代TPU,连他们也只有一个版本用于模型训练。我认为Facebook和微软很乐意用他们自己的芯片进行训练,但我不认为他们现在能做到,这还需要很多年的时间。李波:是的,我曾经听说过,如果你改变模型,你必须使用GPU,因为你做了浮点运算。一旦你排除了基于人工智能的云,那么实际上你不需要太多的GPU来...
穿越波动的超能力?量化对冲公募基金投资“避坑”指南
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。一般而言,基本面分析策略受基金经理个人的情绪、心态波动影响会大一些,也不太容易复制;量化模型策略则更多通过量化因子来选择个股及进行交易,强调执行严格的投资纪律,受基金经理个人的情...
【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...
应用单步预测技术。讨论LSTM模型。用当前的数据预测和可视化未来的股票市场为什么你需要时间序列模型?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...
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(www.e993.com)2024年9月7日。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...
开源版“Devin”AI程序员炸场:自己分析股票、做报表、建模型
△在ML-BenchMark上使用不同尺寸LLM的评估。左图:完成率,右图:综合得分然而,这些模型在执行需要较高编码能力的任务时面临仍受到自身能力限制,通常导致流程无法完成。在开放式任务中,Mixtral-8x7B在3项任务上的完成率较高,但在网络搜索和爬虫(WSC)任务中表现不佳,难以准确地将完整结果输出到CSV文件。与机器学习任...
【金工】高质量股票池构造:财务危机风险预测——指数增强实践...
基于财务危机风险预测模型构建的指数增强策略,成效显著我们根据财务危机风险预测模型,对沪深300、中证500、中证1000、中证2000和创业板指成分股进行打分,按照两类方案构建指数增强策略:1.剔除得分比例最低的固定个数股票;2.剔除得分低于全市场得分固定分位数的股票。
量化模型是什么意思(量化模型)
在金融领域,量化模型是一种使用数学和统计方法来理解、预测和优化投资策略的工具。这种模型可以帮助投资者在复杂的市场环境中做出更加科学和理性的决策。水母量化,作为量化投资的领军企业,用户可以通过水母量化创建出旨在识别市场机会并执行交易策略的复杂模型,从而在市场中获利。
数学建模:所有的模型都是错的,但有些是有用的
金融数学是一个典型的领域,其中数学模型被广泛应用于预测市场动态、定价盗产、评估风险等。这些模型往往基于过去的数据和某些假设,例如市场效率、正态分布的回报等。一个经典的例子是Black-Scholes定价公式。这是一个为期权定价的数学模型,它基于一系列假设,包括:股票价格的连续时间随机斿走,以及回报的正态分布。公...