如何利用金融工具分析股票趋势?这些工具功能有哪些局限性?
技术分析工具技术分析工具主要通过历史价格和交易量数据来预测未来市场走势。常用的技术分析工具包括移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带和MACD(移动平均收敛散度)等。基本面分析工具基本面分析工具关注公司的财务健康和宏观经济因素。常用的工具包括市盈率(P/E)、市净率(P/B)、股息收益率和财务报表分析等。量...
Liquid AI 发布 LFMs 系列 “液态神经网络” 通用 AI 模型 能处理...
MMLU(5-shot):LFM-1B在MMLU测试中取得了58.55分,超越了同类模型,包括OpenELM、Llama3.2和Microsoft的Phi1.5。Hellaswag(10-shot):LFM-3B取得了78.48分,远超同类3B参数模型,并且接近更大规模的7B和8B模型的得分。GSM8K(5-shot):LFM-3B的得分为70.28分,在此类推理...
降息周期来临,利好哪些资产?
投资不同类型的基金将获得不同的收益预期,并承担不同程度的风险。通常基金的收益预期越高,风险越大。黄金股ETF及永赢中证沪深港黄金产业股票ETF发起联接属于中高风险(R4)产品,适合经客户风险承受能力等级测评后结果为成长型(C4)及以上的投资者。永赢医药创新智选属于中等风险(R3)产品,适合经客户风险承受能力等级测评...
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...
海外文献推荐:第293期
第170期:通胀错觉和股票价格第164期:Smartbeta策略中的“肉”在哪里?第163期:从实体经济角度对股市未来长期收益进行预测第160期:因子的两种类型:基于因子组合的收益分解第157期:在分散化收益的视角下SmartBeta是否仍然Smart第154期:异象策略的相关性结构...
【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...
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16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中TENSORFLOW的长短期...
专访日本股市“活字典”尹熙元:从“失去的三十年”到股市长牛...
尹熙元博士是东京CMD控股公司总裁,曾在所罗门兄弟亚洲有限公司(日本)、所罗门美邦(日本)从事投资工作,积累了丰富的日本股票与衍生品交易经验,成功管理了日本股票与衍生品投资组合的交易,是一位具有35年投资经验的专业交易员。尹熙元博士目前专注于构建金融市场预测模型,并在人工智能、投标数据分析及金融市场分析领域...
1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)
此外,他的模型还包括出口与进口、货币流通、经济滞后等因素。尽管该宏观经济模型的预测仍不够精确,但仍对宏观经济分析具有重要意义。其二,他提出了现代动态经济分析和“蛛网理论”。蛛网理论引入时间因素来进行价格与产量的动态分析。其基本假设是完全竞争条件下的单个生产商和消费者无法改变商品价格,但可以改变商品产量,...
基于SVR的股票价格趋势预测研究分析建研究
Khaloozadeh(2006)在分析德黑兰股票指数时,因为价格生产具备初始敏感性,ARCH与ARIMA等线性经典模型无法对德黑兰股价开展动态建模,故而将使用非线性神经网络模型对德黑兰价格指数进行模拟的日常数据提出,同时提出这种非线性模型能够在德黑兰价格指数日常数据的预测中成功应用,结果表明人工神经网络能够较好的预测股票指数。支...
【专题研究】KD-Ensemble:基于知识蒸馏的alpha因子挖掘模型
周频alpha模型》和《融合基本面信息图神经网络因子挖掘模型》中,我们利用循环神经网络(RNN)、残差网络(ResNets)、自适应图神经网络(ASTGNN)和决策树模型搭建了端到端AI量价模型框架,这套框架的输入是个股最原始的K线数据、个股的基本面特征以及一些人工合成的日频level2因子等,而最终的输出则是具有较强选股能力...