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...
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
1.r语言用神经网络改进nelson-siegel模型拟合收益率曲线分析2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析4.用于nlp的python:使用keras的多标签文本lstm神经网络分类5.用r语言实现神经网络预测股票实例6.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类7.用于NLP的...
股票预测中模型复杂性的利弊
数据在输入到模型之前可以使用一些预处理的方法,比如Z-Score或者排序,Z-Score既能去除异常值还能改变数据的分布,同时保留变量间的距离信息。排序法能去除异常值,但同时去除了变量间的距离信息。下表1给出了不同模型基于不同处理方法的结果,其中括号外的数值表示基于预测值做多指数(预测为负时持有现金)的策略的...
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...
准确率超过90%的预测模型为什么不靠谱?
在进入正题之前,先来做一个小测试。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。
SPSS用多元逐步回归模型对上证指数预测、描述统计和相关分析...
4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和ElasticNet模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标...
【中金固收+】巧用行业轮动避开债市回撤
图表6:预测模型所采用的数据资料来源:Wind,中金公司研究部依据与前次报告类似的模型处理后,我们测算样本外模型的准确性。可以看到若仅用2017年及以前的数据作为训练集,样本外时间该模型依旧可以捕捉大部分最大回撤超过50bps的时间段。以50bps作为阈值,可以看到,模型预测准确大波动的准确率在92%。模型对各输入项的...
1k:预测市场——瓶颈和下一个重大突破
做市商现在有1股No股票和1股Yes股票,总共支付了0.90美元无论硬币是否正面,庄家都会赎回1.00美元,赚取0.10美元的差价解决预测市场的另一种主要方式是通过集中式AMM,Azuro和Overtime都使用了这种方式。为了本文的目的,我们不会过多涉及这些模型,但DeFi中的类比是GMXv2。资金汇集在一起...
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合
GARCH-EVT-Copula模型计算VaR本项目将开放式基金看做是一个资产组合,以每只基金所持有的股票收益率为研究对象,从投资组合的角度利用多元GARCH-EVT-Copula模型来计算基金的VaR值。读取数据[NUM,TXT,RAW]=xlsread('data')Data=NUMfunction[output_args]=GEC(input_args)...
国君金融工程|基于Barra CNE6的A股风险模型实践:股票协方差矩阵...
股票特质性风险的估计:参考CNE6,股票特质风险的估计分三个步骤:1)通过残差收益率时间序列并构建结构化模型(StructuralModel)估计股票特质波动率;2)采用贝叶斯方法对股票特质波动率进行收缩调整,提升估计的样本外效果;3)根据波动率预测偏误进行调整,提升估计稳定性。