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...
...神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格
在线性回归代码中,我们使用一个模型来预测基于其他市场因素(“开盘价”、“最高价”、“最低价”、“收盘价”)的股价(“adj_close”)。该模型使用部分数据进行训练,然后进行测试以查看其预测新数据的程度,表明它通常准确,均方误差为92.29,R平方约为96.8%。最后,我们用图查看预测价格和实际价格之间的差异,注意...
李津大局观:Python编程的机器学习,决策树回归模型预测股票价格
一、决策树回归模型的机器学习决策树回归主要用于处理连续变量。可以用在股票价格滤波预测上,以下是股票指数运用该原理生成的走势图。二、决策树回归模型的数学原理三、决策树模型python源代码复制粘贴,修改后缀.txt为.py皆可使用,股票价格滤波效果一级棒importpandasaspdimportnumpyasnpimportakshare...
【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...
为了评估模型的预测性能,我们将采用均方根误差(RMSE)作为主要的评估指标。RMSE能够直观地反映出模型预测值与实际值之间的差异程度,从而帮助我们准确评估模型的预测能力。数据集介绍我们使用的数据集涵盖了平安银行自2017年3月1日至2021年9月7日的股票历史行情数据。这些数据详细记录了每日的收盘价等重要信息,为我们...
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
预测::通过微调语言模型后使用自动生成的注释样本生成基于置信度的预测。1.自我总结模块:从海量文本中提取关键信息鉴于天的原始文本中的信息会超过字符限制,自我总结模块利用LLMs强大的摘要能力,将大量文本输入数据转换为事实信息的要点摘要。提示包过两个可变输入:指定的股票,和每天的非结构化文本输入。然后LLM...
怎么选股票?选哪一只股票最好?从公司角度预测股价趋势
语义匹配模型:利用神经网络建模语义相似度,包括RESCAL、DistMult和HoLE等(www.e993.com)2024年9月7日。随机游走模型:使用数学统计模型,表示由一连串随机轨迹组成的不规则变动形式,包括DeepWalk、LINE和node2vec等。子图汇聚模型:基于图的模型,包括GCN、GAT和GraphSage等。多关系表征模型:用于处理异质图的模型,即图中包含多种关系,包括CompGCN、...
量化模型是什么意思(量化模型)
总的来说,股票量化模型是一种结合了数学、统计学、计算机科学和金融理论的综合方法,它通过量化分析来辅助投资决策,旨在提高投资的成功率和效率。如何在实战中运用量化模型普通投资者想要通过量化模型进行投资,可以通过第三方软件来实现,比如通过水母量化,他们预设了非常多的量化交易策略模板,只需要简单设置即可完成创建...
汪毅:自上而下全A盈利预测研究
提及盈利预测,大家普遍指个股盈利预测,鲜少针对宽基指数或整个A股市场;个股盈利预测一般采用自下而上的分析师方法,以分析师对企业业绩的一致预期作为预测值,而全A盈利预测存在两种方法,一是国内多数研究机构运用美林时钟理论对整体盈利进行定性判断,二是自上而下利用宏观分析师对经济指标的一致预期,进行盈利预测。考虑...
虎嗅早报-OpenAI发布新模型GPT-4o;国家电网回应电费涨价传闻;法院...
采访中,李开复表示,今天的模型在非常快速地基于ScalingLaw(尺度定律)进行演进,大家只是针对一年三个月前的GPT-3.5优化应用,而GPT-4已经改写了应用所具有的能力,所以从业者要不断预测未来技术会怎么走。不是基于今天的技术能做什么,而是预测半年后、一年后的技术有多强大。
基于大模型的可解释股票收益序列预测
大模型GPT-4利用大模型的两个能力:[1]大模型能发现复杂跨模态金融时序数据之间的复杂关系,这里的跨模态就包括了新闻信息、公司元数据、交易数据等。[2]大模型能生成可读性高的解释文本。推理/预测使用基于指令的提示进行zero-shot/few-shot推理,提示的结构(图4),但是时间序列量化的等级标签只是一个符号...