互联网加速新闻传播,深度学习影响股价,财经新闻对股价波动影响
其次,在数据特征提取方面,采用SOCNN在保留待预测变量时间特征的基础上,引入门机制,提取混频时序股市数据特征,并通过LTP中文分词方法,进行财经新闻文本特征的提取;在模型构建方面,利用LSTM网络具备较强时间序列金融数据处理能力和时间序列隐藏信息挖掘的特点,采用LSTM深度网络模型进行时间序列预测...
互联网经济快速发展,股价波动原因,数据挖掘推动各行业创新发展
采用文本回归方法,分析财经新闻信息,并根据分析结果预测股票价格波动。采用树形表示法和支持向量机方法,分析财经新闻文本信息,并据此进行股价波动预测。采用文本特征,表达非结构化的财经新闻文本信息,通过特征选择,实现财经文本信息的结构化,并以此增强股票预测能力。采用文本回归方法,分析财经新闻信息,并根据分析结果...
生物分析专栏 | 中药的药代动力学及其生物分析
王彩虹[42]总结了指标成分选择的方法:基于药代动力学特征选择指标成分、基于体内代谢途径选择药代指标成分、基于(预测的)药理活性(毒性)选择药代指标成分。确定了指标成分,即可采用液质联用技术进行检测,通过建立分析方法、对方法进行验证,然后应用于实际样品分析中。对于已知信息或假定信息可通过质谱不同的扫描模式有针...
量化选股的方法和步骤
5.选择模型:根据投资目标和数据特点,选择合适的量化选股模型。常见的模型有回归模型、时间序列模型、机器学习模型(如支持向量机、神经网络等)等。6.模型训练与优化:将预处理后的数据输入选定的模型,进行训练和优化。在这个过程中,可能需要调整模型参数、特征选择等,以提高模型的预测准确性。7.模型验证:使用...
大语言模型做科研的N种可能性:从自主进行科学实验到写综述文章
原创郭瑞东集智俱乐部导语大语言模型的通用性带来了广泛的应用前景。大语言模型可以自主进行科学实验,合成化合物,预测新材料性能,写综述文章,预测股票价格..
告别RNN,迎来TCN!股市预测任务是时候拥抱新技术了
Ha等人在《Forecastingthevolatilityofstockpriceindex:AhybridmodelintegratingLSTMwithmultipleGARCH-typemodels》中提出将CNN用于定量股票选择策略,以确定股市趋势,然后使用LSTM预测股票价格,并提出一种混合神经网络模型,用于定量择时策略,以增加利润(www.e993.com)2024年7月10日。
当线性模型遇见机器学习
1.借鉴机器学习中Filter&Wrapper的特征选择方法,构建了一套系统化的、有效的动态因子选择机制;2.引入我们之前开发的集成学习因子E-NELS,将其视作因子对股票收益非线性预测能力的代表,而后将该因子纳入我们的线性模型框架,构建线性、非线性彼此融合的新一代多因子框架。
基金指南 | 中证500指数要“逆袭”了吗?
在上述股票池中运用量化模型进行投资,在因子库中根据基金特征选择合适的核心因子进行股票的筛选:核心因子一:成长类因子,反应公司业绩盈利能力的提升;核心因子二:估值类因子,反应公司的安全边际以及定价错误;核心因子三:分析师预期类因子,借鉴内外部分析师的深入分析研究成果;...
【华泰金工林晓明团队】风险平价模型的常见理解误区剖析...
对于不考虑资产相关性的风险平价模型,组合下跌超过1.5%的月份里,上证国债指数的平均贡献仅有13.86%,而南华商品指数的平均贡献超过46%,说明商品对于组合亏损的贡献明显高于债券;而在组合下跌超过2%的月份里,股票对于组合亏损的贡献则相对更大。注意到,对于考虑资产相关性的风险平价模型,在组合下跌超过2%的月份中,三资产...
金融科技行业:数字化人才的力量与价值
分析公开的金融数据集,如股票价格、经济指标,进行预测建模。三、持续学习和网络建设1.参加专业培训注册CFA(特许金融分析师)考试,提升金融理论水平。参加数据科学、人工智能相关的认证课程,如GoogleAI认证、IBMDataScience专业证书。2.建立人脉加入金融科技社群,我创建了金融科技数字人才交流群,欢迎添加文末微信...