基于『大语言模型』和『新闻数据』的股票预测研究
在不同模型的对比中,Mistral模型在多个投资领域展现出了更为稳健的表现,尤其是在使用聚合表示法时。DeBERTa模型虽然在某些情况下表现良好,但在大型投资领域中,其基于瓶颈表示法的预测模型表现不如基于聚合表示法的模型。Llama模型虽然在某些分位数上表现不俗,但在整体的一致性和稳健性方面似乎不如Mistral。表格内容进...
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...
你希望对股票价格进行正确的建模,所以作为一个股票买家,你可以合理地决定何时买入股票,何时卖出股票以获得利润。这就是时间序列模型的作用。你需要好的机器学习模型,它可以观察一连串数据的历史,并正确预测该序列的未来数据。提示:股票市场的价格是高度不可预测和波动的。这意味着数据中没有一致的模式,使你能够近乎完...
iFiAI模型预测:MarathonDigital股价将上涨40%,KilroyRealty和三家...
模型中预测涨幅最高的股票是MarathonDigital,尽管其名称与MarathonOil相似,但业务完全不同,MarathonDigital是一家比特币矿商。尽管今年股价已下跌约17%,iFiAI预计其股价将在短期内上涨超过40%。iFiAI还列出了未来30天内预计上涨幅度最大的五只股票,这些股票的市值均超过10亿美元。另一只在榜单上的股票是Kilroy...
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
在MCC指标上,SEP模型在所有设置下都优于所有模型,展示了模型在考虑随机猜测后理解自然语言文本对股票走势影响的真实能力。2.解释质量的提升除了生成更好的预测外,使用LLM而不是传统深度学习方法的一个自然优势是它们能够为预测生成解释。而SEP模型在使用自我反思数据微调后,相比一般的LLM能够更加果断地权衡新闻信息...
怎么选股票?选哪一只股票最好?从公司角度预测股价趋势
将文本中的信息转化为知识图谱的结构,进而更好地进行知识挖掘(www.e993.com)2024年9月8日。信息检索和推理等任务。股票预测是一项重要的金融应用任务,其核心是通过对市场的历史数据和其他相关信息进行分析和建模,以预测未来股票价格的趋势和变化。而知识图谱可以提供大量的金融领域相关的结构化、语义化的知识,为股票预测任务提供有力的支持。从...
R语言汇率、股价指数与GARCH模型分析:格兰杰因果检验、脉冲响应与...
(三)最后用二元garch模型进行短期预测我们将采用二元GARCH模型进行短期预测,以评估汇率和股价指数的波动性。通过分析GARCH模型的残差序列,我们可以更好地理解它们之间的波动关系,并提供更精准的短期预测结果,为投资者提供更可靠的投资建议。volatility<-volatVARDAT...
周鸿祎预测2024年行业趋势:AI 大模型不会被巨头垄断,新的“杀手级...
38、做大模型要坚持长期主义,肩负起担当,保持理想主义。39、绝大多数人这辈子的使命是用好Al,而不是做Al。40、数字人最重要的是能够有自己的人设,最后能够自主学习,能够连接外围系统。41、未来的数字人不是简单的对口型的形象,也不是简单的念稿的机器,而是能够真正跟每个人进行对话、交流,进行帮助、讨论。
为什么多因子模型不做时间序列的股价预测?
股票多因子模型的最终目标是在给定的样本空间范围内,稳定地预测股票未来收益率的排序,即把“好股票”和“坏股票”区分开来。你认为它是一个好股票了,早一点买,晚一点买,就没有太大影响。QMT自带的多因子选股模型,通过2个因子挑选股票,排名前10的就认为是“好股票”;每隔20个交易日,保持持仓的都是“好...
【招商策略】静态投资框架十问——A股投资启示录
2、按照DCF模型计算一些经典指数的SIRR为了考察本文中所提到的指标,本文中选择沪深300,以及沪深300衍生的风格和策略指数来进行分析,这些指数的基本情况如下表所示。我们可以通过历史的财务数据和股价来计算过去十年的年化SIRR,这是理论上持有这些指数的回报率,而现实中,指数只能以价格的变动来体现,因此我们计算这些...