经济统计学专业中的机器学习方法在经济预测中有哪些应用?
机器学习方法,比如主成分分析(PCA)、特征重要性评估等,就像是一个精明的“筛选师”,能够从众多的变量中挑选出那些对预测结果最有影响的特征,从而提高预测的准确性。模型训练与优化:机器学习方法提供了各种各样的算法模型,比如线性回归、决策树、随机森林、神经网络等。这些模型就像是一个个身怀绝技的“武林高手...
交易的本质——方法、均线、顺势。
所以我想作为投资者,你首先对市场的趋势要有一个了解,第二个,你的顺势交易的时候,你还要有相应的一整套定量的交易模型、交易工具。你有这个市场趋势,还有一个定量的交易模型,实际上就限制住了你那种乱炒的问题。因为模型信号没有的话,你就不能操作,那模型信号肯定不会天天有,所以每一个投资者首先进入期货也好,...
...神经网络、Lasso回归、线性回归、随机森林、ARIMA股票价格
数据集中的异常值可以在每个数值股票列的箱线图中发现,例如开盘价、最高价、最低价、收盘价和调整后的收盘价,以及成交量。描述性统计量显示的值远高于或低于平均值,表明这些是异常值。数据预处理数据清理由于没有缺失值,因此我们不会执行任何插补技术,如均值或中位数插补或基于模型的方法,也不会删除具有缺失...
穿越波动的超能力?量化对冲公募基金投资“避坑”指南
所谓量化模型策略,则是指利用公司财务基本面因子、量价因子、另类因子、机器学习等构建选股系统,由量化模型预测超配或低配哪些股票。一般而言,基本面分析策略受基金经理个人的情绪、心态波动影响会大一些,也不太容易复制;量化模型策略则更多通过量化因子来选择个股及进行交易,强调执行严格的投资纪律,受基金经理个人的情...
经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测...
以原油价格为例,预测方法通常可以分为时间序列模型、结构模型和其他一些方法,如机器学习、神经网络等。一般来说,时间序列模型的重点是对波动的建模,而不是对现货价格的建模。结构模型顾名思义包括因果关系,但它们通常在某些时期有很好的预测能力,而在其他时期则很差。另外,基于小波分解、神经网络等的其他方法通常忽略...
李津大局观:价值投资股票资产定价的大一统模型天时地利人和
建模方法:傅里叶分频转换地利我以公司运营状况为地利,那么地利具有什么特征呢?古人说:坤元厚德载物,就是说地从来不说话,虽然承担风险而无怨无悔,常常代表是稳定平静,正如公司经营,业绩是清晰的,是稳定的,不像天时一样变化多端,一个土地的优劣除了看天气的好坏,更是看土壤本身的肥沃程度,正如公司的利润表,一片...
股票量化自动交易软件有哪些(量化自动交易系统)
量化交易,是利用数学模型和算法进行股票交易的方法。通过分析历史数据和市场信息,预测股票价格并自动执行交易操作。这种交易方式通过科学分析和计算,减少了人为素的干扰,提高了交易的准确性和效率。今天就为大家介绍市面上的股票量化自动交易软件有哪些,并解释推荐水母量化的原因。
【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...
#如果你想查看数据集的一部分,可以使用head()方法print(stock_zh_a_hist_df.head())数据处理与可视化将股票收盘价数据从原始数据中提取出来,进行折线图展示。从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用...
为什么多因子模型不做时间序列的股价预测?
一,股票多因子模型的实质;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...
最新研判:中国股市有望迎来“小阳春”!
如果经济转向衰退或滞胀情境,至少在2024年初,我们对全球股票的乐观看法可能面临风险。不过,我们建议超配的债券,在衰退情境下会表现得更强劲。根据过往经验,滞胀无论对股票还是债券都不是一个轻松的情境。在滞胀情境下,黄金之类的实物资产可能是更好的对冲工具。我们对黄金持中性观点并在模型配置的另类策略中少量配置...