加密驱动的信息游戏 探索未来的市场机会
积极开展这项工作的一家公司是Parcl*,其交易所让用户能够对房地产市场的涨跌进行投机。Parcl的市场由实时价格信息驱动,这些信息由ParclLabs从庞大的房地产数据库获取,并通过专有算法提供,以生成精细、准确的信息,其质量远超传统的房地产价格指数。虽然Parcl确实通过API更直接地将这些信息货币化,但他们...
当前市场还可以投资红利资产吗?
(注:PB策略即??市净率(Price-to-BookRatio)策略,是一种基于公司账面价值进行投资的方法。市净率的计算公式为:市净率=??股票市价/每股净资产。一般来说,市净率低于1的股票被认为是价值被低估的,可能存在投资机会)田大伟:如果我们选择PB策略作为我们量化选股的因子,量化投资会在每月初把所有股票按PB高低分组...
中国大模型发展指数(第1期)
根据上述计算公式,计算各一级指标权重如下。表2-5:中国大模型发展指数一级指标权重(四)数据来源本指数测量时间为2023年05月至2024年04月,所涉数据来源于国家统计局、教育部、中国知网、中国日报网、智慧芽、企业预警通、知领政策库、零壹财经、github平台等。中国大模型总体情况大模型作为人工智能领域的重...
卧槽,我学会了用Python预测股票价格
0:<大秦铁路>,股票名字1:<<span="">6.980>,今日开盘价2:<<span="">6.960>,昨日收盘价3:<<span="">7.010>,当前价格4:<<span="">7.070>,今日最高价5:<<span="">6.950>,今日最低价6:<<span="">7.010>,竞买价,即“买一”报价7:<<span="">7.020>,竞卖价,即“卖一”报价8:<<...
【学术论文】K近邻及其集成模型的股票价格预测
为了验证股票的价格运动与过去应该是相似的这一假设,运用K近邻算法,将价格运动简单划分为涨跌两类进行预测,进行假设验证。使用滑窗方法比较现在的价格运动与何时的历史价格更为相似,将多个K近邻模型组合成集成模型,实现模型的泛化和策略收益的调整。使用中证500指数的历史价格数据进行预测实证,2017年~2018年9月的预测结...
对财经舆情可信度最便捷的研究方法,建立算法模型
Liu等[21]发现,新闻文本的情感极性与企业股价涨跌幅和舆情期间的股票成交量呈显著相关(www.e993.com)2024年10月17日。换手率是最常见的股票流动性度量指标,当企业发生负面网络舆情、投资者存在负面情绪时,公司股票流动性将趋于降低,即换手率下降[22]。3)从行为金融理论中“羊群效应”可知,在信息不对称情况下,投资者的投资行为易受其他投资...
最新进展!量子算法赋能金融量化交易
本次试验进行多因子选股时并未做主成分分析,而是直接使用上一年财务指标等共8个指标输入,来预测下一季度的股票涨跌情况,最终得到了70%的准确率。该准确率相对于SVM提升了约17%。图示4.多因子模型选股上图为我们对10只股票的测试结果,橘色表示真实情况下未来实际上涨的股票,而蓝色表示未来实际下跌的股票。纵坐标...
如何做一个股票自动交易系统的步骤
技术分析是通过历史价格和交易信息中推断趋势和波动的方法,是股票自动交易系统中广泛使用的手段之一。在SMA、EMA、MACD、KDJ等众多的技术指标中,每个指标都有其特殊的作用,并可以结合各种外部因素和热点进行深度分析。因此,在股票自动交易系统中选取有效的技术指标,进行科学准确的价值分析和预测,在高效实现交易系统...
机器学习可以预测股票走向,靠谱么?
回归(Regression)——如果希望的输出是一个或多个连续的变量,那么这项任务被称作回归,比如用年龄和体重的函数来预测三文鱼的长度。scikit-learnscikit-learn是一个基于NumPy、SciPy、Matplotlib的机器学习包,主要涵盖了分类、回归和聚类等机器学习算法。例如knn、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、k-means等等,简言...
恒银金融:首次公开发行股票并上市招股说明书
发行股票类型:人民币普通股(A股)发行股数:不超过7,000万股;本次发行不进行原股东公开发售股份占发行后总股本的比例:占本次发行后总股本的比例不超过25.00%每股面值:人民币1.00元每股发行价格:10.75元预计发行日期:2017年9月8日拟上市的证券交易所:上海证券交易所发行后总股本:28,000万股...