股票价格上涨点的含义和影响有哪些?这些影响如何进行评估和预测?
技术分析则通过研究股票价格的历史走势和交易量等数据,预测未来的价格走势。市场情绪分析关注投资者的情绪和行为,以判断市场的短期波动。宏观经济分析则考虑经济增长、通货膨胀、利率政策等因素,以评估市场的整体环境。通过综合运用这些评估指标和预测方法,投资者和分析师可以更准确地评估和预测股票价格上涨的影响,从而做出...
预计市场趋势的分析方法是什么?这种分析对投资决策有何帮助?
例如,当经济增长强劲,通货膨胀率稳定,利率适中时,往往对股市等风险资产较为有利。其次,技术分析也是投资者广泛采用的手段。它通过研究历史价格和成交量等数据,运用各种技术指标和图表模式来预测市场趋势。常见的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标(RSI)、布林带等。技术分析的优点在于能够直观地展示价格的走势和波动...
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...
投资研究 | 指数问道系列之红利篇(一)股息率的常用计算方法有哪些?
股息率有哪些常用的计算方法?股息率指标是现金分红金额与总市值的比值。在实际的运用中,总市值一般选用计算日当天的股票总市值,而不同股息率的计算方法差别主要体现在现金分红金额的计算上。本节主要探讨三类常用的传统股息率:最近12个月股息率、最近年度股息率和过去三年平均股息率。2.1最近12个月股息率最近12...
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
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importpandasaspdimportnumpyasnp...
巨丰投顾:巨丰2024年10月市场投资策略(930)
图表5:美联储首次降息前后三个月内AH股及美股涨跌幅来源:choice、巨丰金融研究院历史数据看,美联储首次降息前三个月内A、H股多上涨,主要受基本面驱动(www.e993.com)2024年10月16日。首次降息后三个月内A股表现也主要受经济基本面的影响,如2001、2019年降息后国内经济基本面偏强,尤其地产销售增速明显回升,A股上涨;而2007年降息后次贷危机...
【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...
本文将通过视频讲解,展示如何用LSTM模型进行股票收盘价的时间序列预测,并结合一个PYTHON中TENSORFLOW的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化实例的代码数据,为读者提供一套完整的实践数据分析流程。问题描述在此项研究中,我们将聚焦于平安银行的股票价格,并利用其从2017年3月1日至2021年9月...
汪毅:自上而下全A盈利预测研究
汪毅表示,相对于估值的频繁波动,盈利预测历来是对股票价格的影响更为确定的因素。(汪毅为长城证券首席经济学家)1.引言站在投资的角度,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...
GPT-4 选股准确率高达 60%,股票分析师要下岗?AI大牛质疑数据污染
AI大牛田渊栋也表示,GPT-4的优异表现,不排除是训练数据集中包括了未来的股票价格,因此GPT-4直接开了挂,据此对2021年起的股票样本进行了选择。至于测试GPT-4是否开了挂,理论上并不复杂:只要获取股票的历史记录,将其重命名为某个新代码,将其输入来测试就可以了。研究内容怎样衡量LLM在未来...
辰翔基金张斌彬:为什么A股有必要择时 | 巴伦专访
聚焦科技成长主要就是做科技股投资,追求产品的高弹性,来获得阿尔法超额收益。宏观择时对冲简单来说就是做宏观大类资产的配置与择时,主要用来过滤掉负的贝搭,市场上有一些类似风格的投资策略,但相对来说不是很多。宏观择时对冲我们有几种方式:一是做行业配置,通过不同属性的行业配置来做行业风险对冲。二是仓位控制,...