如何利用金融市场数据进行宏观经济预测?
ARIMA模型:这是一种广泛应用于时间序列预测的经典模型,能够捕捉数据的季节性和趋势性特征。VAR模型:向量自回归模型适用于多变量时间序列数据的分析,可以揭示变量之间的相互影响关系。机器学习模型:机器学习模型能够处理非线性关系和多变量问题,具有更高的预测精度和鲁棒性。例如,神经网络模型可以通过学习历史数据中的...
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...
布朗运动在物理学中的解释是什么?这种随机过程如何应用于金融市场...
通过将金融市场的价格波动视为布朗运动,我们可以运用相关的数学模型和理论来进行分析和预测。例如,著名的布莱克-斯科尔斯期权定价模型就是基于布朗运动的假设。该模型认为股票价格的变化符合布朗运动,从而为期权的定价提供了理论基础。以下是一个简单的对比表格,展示物理学中的布朗运动与金融市场波动的相似性和不同点:...
Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环...
分别使用ANN模型和LSTM模型对数据进行训练验证和预测,优化器都使用Adam,激活函数都为ReLU函数,都使用均方误差MSE作为损失函数。由结果可知LSTM模型的最终验证误差更小。(五)超参数的选择和优化超参数是在训练前人为设置的参数,不同的超参数对模型性能影响很大,因此需要进行优化。本文使用网格搜索的方...
基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究
上门的两幅图和表格揭示了在北美市场进行股票收益预测时,大语言模型(LLMs)的实证研究成果。研究表明,聚合表示法(AggregatedRepresentations)通常在生成增强多头仓位和长空头仓位投资组合表现的回报预测方面优于瓶颈表示法(BottleneckRepresentations)。具体来说,在顶部分位数(如第9分位数)上,聚合表示法能够产生更高的回...
【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...
分析师:YuehuanWei时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色,特别是在股票市场中(www.e993.com)2024年10月7日。对于广大投资者和交易员而言,能够准确预测股票价格的变动趋势,不仅意味着能够在交易中做出更为明智的决策,还能够在风险管理中占据有利地位。本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON...
开源版“Devin”AI程序员炸场:自己分析股票、做报表、建模型
除了数据分析,DataInterpreter还能很好地迭代式观察数据,具备构建机器学习模型、进行数学推理的能力,还能自动回复电子邮件、仿写网站。在各种数据科学和现实世界任务上,与开源基线相比,DataInterpreter在多种任务上取得SOTA性能。在机器学习任务中综合得分从0.86提升至0.95,在MATH数据集上提高了26%,在开放式任务中任务...
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。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...
量化是什么专业
量化分析师的核心技能包括:量化在期货领域的应用在期货市场中,量化策略尤为重要。量化分析师通过分析历史数据,构建模型预测未来价格走势,并据此制定交易策略。例如,他们可能使用套利模型来捕捉不同市场或不同合约之间的价格差异,或者使用趋势跟踪模型来识别并跟随市场趋势。这些策略的自动化执行,不仅提高了交易效率,也减...
准确率超过90%的预测模型为什么不靠谱?
在国际著名期刊《JournalofFinance》上有这么一个研究:研究人员调查了美股的市场择时策略。每年1月,他们都会构建一个模型,预测以标普500指数衡量的市场当年的走势。如果模型预测上涨,就做多市场,如果预测下跌,就做空市场。研究人员对该模型进行了22年的测试,结果显示,模型在22次中有20次正确预测了市场走向,准确率...