【华泰金工林晓明团队】前两周多数模型跑赢基准——人工智能选股...
中证500成份内选股模型中,今年以来收益率为标签的模型表现最好中证500成份内选股模型中,收益率为标签的模型最近两周超额收益为0.39%,最近一个月超额收益为1.35%,今年以来超额收益为9.26%。信息比率为标签的模型最近两周超额收益为0.26%,最近一个月超额收益为1.55%,今年以来超额收益为5.53%。Calmar比率为标签的模型...
【华泰金工林晓明团队】上周沪深300增强模型表现较好——人工智能...
华泰金工人工智能选股系列报告将多种机器学习算法应用到多因子选股中,目的是利用机器学习算法的非线性特性和自动学习能力,从传统的多因子数据中挖掘出能带来更高超额收益的非线性特征。本周报中,我们跟踪了Stacking、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络7个模型在月频多因子选股的表现。对于每一种模型...
汪毅:自上而下全A盈利预测研究
站在投资的角度,影响股票价格的因素有估值和盈利,相对于估值的频繁波动,盈利预测则相对确定一些,因此,盈利预测历来都是股票投资的核心内容;盈利系统性研究较为庞大,按对象可分成全A、行业、个股,按内容可分成盈利跟踪和盈利预测;相较盈利预测,盈利跟踪分析的是过去、已发生的盈利状况。本文仅讨论全A盈利研究...
【首席推荐】汪毅 简宇涵:自上而下全A盈利预测研究
站在投资的角度,影响股票价格的因素包括估值和盈利,相对于估值的频繁波动,盈利预测则相对确定一些,因此,盈利预测历来都是股票投资的核心内容;盈利系统性研究较为庞大,按对象可分成全A、行业、个股,按内容可分成盈利跟踪和盈利预测;相较盈利预测,盈利跟踪分析的是过去、已发生的盈利状况。本文仅讨论全A盈利研究,针对...
金融科技行业:数字化人才的力量与价值
开发自己的金融科技应用,如股票分析小工具或预算管理App。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。
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(www.e993.com)2024年7月24日。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...
【华泰金工林晓明团队】上周大多数模型跑赢基准——人工智能选股...
华泰人工智能选股模型华泰金工人工智能选股系列报告将多种机器学习算法应用到多因子选股中,目的是利用机器学习算法的非线性特性和自动学习能力,从传统的多因子数据中挖掘出能带来更高超额收益的非线性特征。本周报中,我们跟踪了Stacking、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、XGBoost、逻辑回归、神经网络7个模型在月频多因子选股的...
国泰金龙系列证券投资基金更新招募说明书(2023年第四号)(1)
可转换债券作为一种附带期权的债券品种,相应于股票而言,具有低风险低收益的特征。在承担相同风险的状况下,转债的收益较高。在可转债投资方面,本基金将积极参与一级市场的申购,投资转债二级市场时注重企业基本面的分析;短期投资上偏重转债的期权价值,中长期投资上以转债的期权价值和债券价值并重为策略。(四)选券标...
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
利用所构建的股价预测模型,采用实验金融数据作为测试样本,对上市公司的股票情况进行实例验证。预测结果表明,采用DAE去噪自编码器进行特征提取后的LSTM深度学习网络,具有更好的预测精度。表明本文所研宄的基于深度学习的时间序列预测模型,具有较好的金融时间序列预测效果。国外研究现状在研宄初期,各专家学者...
机器学习可以预测股票走向,靠谱么?
我的目标是亲自实现验证体会机器学习做市场预测这一构建过程,顺带瞧瞧这玩意儿是不是文献或是研报中“传说”的那么神或是然无卵。那么,机器学习在量化金融方面怎么用?比如说,预测股票这件事儿靠谱么?首先,我们得熟悉我们的数据。获取过去十年CSI300指数原始数据(代码开发环境IpythonNotebook):df=rd.get_pri...