【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...

定义LSTM和回归层的参数你将有三层LSTM和一个线性回归层,用w和b表示,它采取最后一个长短期记忆单元的输出,并输出下一个时间步骤的预测。此外,你可以让dropout实现LSTM单元,因为它们可以提高性能,减少过拟合。计算LSTM输出并将其传递到回归层以获得最终预测结果在这一节中,你首先创建TensorFlow变量(c和h),这些变...

指数评估:A股震荡分化,新能源赛道领涨,估值结构性差异凸显

预计市场将继续呈现结构性分化行情,低估值且具有成长潜力的板块将受到更多关注。四、价值估值、技术方向和线性回归评分分析从价值估值、技术方向和线性回归评分来看,总评分的平均值为0.27,中位数为0,表明市场整体处于相对中性的位置。部分指数,例如中证白酒、中证红利等,获得了较高的总评分,显示出较好的投资价值。...

海通金工 | 大类资产与中观配置研究(二)——权益资产择时之市场...

我们使用多元线性回归模型,将上述相关性较为显著的四个因子:行业趋势、收益趋势、冲高个数、冲高天数作为自变量,Wind全A未来120个交易日收益作为因变量,进行回归分析。初步的多元回归模型的调整后R-squared为19.9%。四个自变量因子中,冲高天数的p值小于0.05,其他三个因子(行业趋势、收益趋势、冲高个数)的p值均小...

金价再创新高的背后:深入剖析黄金的定价逻辑

2022年10月15日,该分析师称,“一旦出现短期实际利率偏离的时候就需要用到权重处理后的实际利率各个期限均值和黄金均价的关系了”。也就是说,他从单纯的实际利率,变为了各个期限的实际利率加权均值。而且,他还做出了权重处理后实际利率与黄金价格线性回归的图,非常专业。按照这个线性回归的图,权重处理后平均实际利率达...

【广发金工】2024精选深度报告系列之六:基于多期限残差的因子选股...

在第t期,分别估计截面的线性回归(相当于取过去两年的数据)。在第t期,对所有的截面回归得到的Beta,在时间轴上求均值,然后再与当期的均线价格比做内积,就得到了因子值。实证分析表明,尽管多期限动量与反转因子在全市场呈现出较为优异的分组单调性与风险收益表现,但其选股能力在2018年后出现了下降。

探索股票收盘价的线性回归分析:基于Python的实现

探索股票收盘价的线性回归分析:基于Python的实现代码分析和解释代码是通过线性回归分析,获取指定股票、指数或基金在过去特定年份内的收盘价的线性回归期望值、残差标准差等统计参数,并将结果保存到SQLite数据库中(www.e993.com)2024年11月27日。主要的操作流程包括:定义linear_regression_stock_multi函数,用于对单一股票、指数或基金进行线性...

经典的分析工具线性回归带

计算线性回归:首先,选择一个时间段,例如过去一年的股票价格数据。然后,通过线性回归分析计算出股票价格与时间的关系,得到中线。计算标准差:接下来,计算股票价格的标准差,用于确定价格波动的范围。通常使用过去一段时间的价格数据来计算标准差。计算上线和下线:根据中线和标准差,计算出上线和下线。上线等于中线加上一...

量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型(PDF版)

6.4股票收益50年探索历程6.5单因子分析方法6.6多因子选股模型：多元线性回归法6.7SVR机器学习多因子建模第7章模型与实盘投资难点7.1参与CTA市场的必要性和必然性7.2止损模块的重要意义与取舍7.3我们更加侧重的绩效评估理论7.4警惕隐藏的回撤幅度和回撤时间结束语不断失败和不断...

基于同业存单信用利差的商业银行隐含违约率测算方法分析

(三)基于信用利差与多元线性回归的银行隐含违约率测算模型1.隐含违约率的形式变换隐含违约率(PDNCD)作为被解释变量,取值区间为[0,1]。为便于线性回归分析,本文借鉴Logistic模型对概率的处理思路,将公式进行变换,得到与第i个样本PDNCD,i相对应的概率分位点yi,如(4)式所示:...

“人类+AI”金融分析师|NBER工作论文

如果说国际象棋和股票分析在总体上对熟练工人有一定的外部有效性，那么我们的研究得出的结论对人工智能时代的人类来说是令人鼓舞的消息。机器学习模型（文章附录B）在这一部分中，我们简要描述了我们论文中考虑的机器学习模型的基本结构和优点。Quasi-linearModels（准线性模型）准线性机器学习模型推广了线性回归和分类...