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,...
股票预测中模型复杂性的利弊
数据在输入到模型之前可以使用一些预处理的方法,比如Z-Score或者排序,Z-Score既能去除异常值还能改变数据的分布,同时保留变量间的距离信息。排序法能去除异常值,但同时去除了变量间的距离信息。下表1给出了不同模型基于不同处理方法的结果,其中括号外的数值表示基于预测值做多指数(预测为负时持有现金)的策略的...
基于大模型的可解释股票收益序列预测
大模型GPT-4利用大模型的两个能力:[1]大模型能发现复杂跨模态金融时序数据之间的复杂关系,这里的跨模态就包括了新闻信息、公司元数据、交易数据等。[2]大模型能生成可读性高的解释文本。推理/预测使用基于指令的提示进行zero-shot/few-shot推理,提示的结构(图4),但是时间序列量化的等级标签只是一个符号...
量化模型是什么意思(量化模型)
在金融领域,量化模型是一种使用数学和统计方法来理解、预测和优化投资策略的工具。这种模型可以帮助投资者在复杂的市场环境中做出更加科学和理性的决策。水母量化,作为量化投资的领军企业,用户可以通过水母量化创建出旨在识别市场机会并执行交易策略的复杂模型,从而在市场中获利。量化模型是什么意思股票量化模型是量化投资...
准确率超过90%的预测模型为什么不靠谱?
现在告诉你,整个模型给出的预测是基于超级碗球队的输赢情况,比如NFL(后来的NFC)球队获胜,股市会上涨,AFL(后来的AFC)球队获胜,市场就会下跌。现在,你还愿意参考该模型进行投资吗?为什么?如果答案依然是Yes,你会如何解释超级碗的比赛结果与随后股市走势之间的关系?
SPSS用多元逐步回归模型对上证指数预测、描述统计和相关分析...
4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和ElasticNet模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI,NRI指标...
探讨自回归模型和扩散模型的发展应用
-SARIMA模型,通过纳入季节性项,适用于具有周期性变化的时间序列数据,如经济、气象领域的数据分析与预测;-VAR模型,为多变量时间序列提供联合分析框架,揭示变量间的相互影响,常用于宏观经济、金融市场的联动分析,并通过结构VAR和脉冲响应分析深入探究政策冲击和经济反馈机制;...
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化...
金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此,许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动。本文的目标是帮助客户应用GARCH模型对ADBL(ABCDevelopmentBankLimited)股票价格的时间序列进行分析和预测...
【中金固收+】巧用行业轮动避开债市回撤
图表6:预测模型所采用的数据资料来源:Wind,中金公司研究部依据与前次报告类似的模型处理后,我们测算样本外模型的准确性。可以看到若仅用2017年及以前的数据作为训练集,样本外时间该模型依旧可以捕捉大部分最大回撤超过50bps的时间段。以50bps作为阈值,可以看到,模型预测准确大波动的准确率在92%。模型对各输入项的...
人工智能驱动下的证券行业变革
一方面,当前,各金融科技公司或证券公司等正在积极探索生成式AI在投资与研究领域的应用,在语音识别转录、股票趋势分析方面都已有一定成效,未来随着模型加快优化,其准确度和可靠性可能会进一步提升。例如,VantagePoint软件官网显示,其利用AI技术能提前3天预测股票趋势变化,使交易员能够更准确地把握买入和卖出时机,预测准确率已...