性能提升一倍!云财经第三代大盘预测模型发布
(市场自然走势:-14.54%第二代模型:+10.40%第三代模型:+28.41%)上图是创业板2016.11.11~2017.8.29的1分钟走势图,期间创业板下跌-14.54%,领航者第二代模型的成绩是+10.40%,而领航者第三代模型的收益率高达+28.41%,完美躲过前述四次小型股灾之余,还滴水不漏地抓住了几乎每一波的上涨机会,抄底逃顶性能爆表。
经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测...
其中HT表示k模型。一个例子:原油市场我们举一个原油市场的例子。据此可以说,在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面,存在着不确定性。xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据,即。-WTI代表WTI(西德克萨斯中质油)现货价格,以每桶计。MSCI代表MSCI世界指数。TB3MS代表3个月国库券二级市场...
【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...
为了评估模型的预测性能,我们将采用均方根误差(RMSE)作为主要的评估指标。RMSE能够直观地反映出模型预测值与实际值之间的差异程度,从而帮助我们准确评估模型的预测能力。数据集介绍我们使用的数据集涵盖了平安银行自2017年3月1日至2021年9月7日的股票历史行情数据。这些数据详细记录了每日的收盘价等重要信息,为我们...
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...
spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票
1.r语言用神经网络改进nelson-siegel模型拟合收益率曲线分析2.r语言实现拟合神经网络预测和结果可视化3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析4.用于nlp的python:使用keras的多标签文本lstm神经网络分类5.用r语言实现神经网络预测股票实例...
怎么选股票?选哪一只股票最好?从公司角度预测股价趋势
语义匹配模型:利用神经网络建模语义相似度,包括RESCAL、DistMult和HoLE等。随机游走模型:使用数学统计模型,表示由一连串随机轨迹组成的不规则变动形式,包括DeepWalk、LINE和node2vec等。子图汇聚模型:基于图的模型,包括GCN、GAT和GraphSage等。多关系表征模型:用于处理异质图的模型,即图中包含多种关系,包括CompGCN、...
【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...
【大类资产配置方法系列之七】从风险平价到动态风险预算
一种思路是对收益率的预测进行改进,高盛的FisherBlack和RobertLitterman在1992年使用贝叶斯统计的方法,根据市值比例计算先验收益率,再引入投资者主观观点计算后验收益率,以此作为收益率预测结果输入MVO,创造了著名的Black-Litterman模型。B-L模型和均值-方差依然使用收益率预测结果,所以称为收益配置方法。另一种思路...
bsm是什么模型
BSM模型的核心思想是基于以下几个假设:股票价格遵循对数正态分布;市场不存在摩擦,即没有交易成本和税收;在期权有效期内,股票不支付股息;投资者可以无风险利率进行借贷;市场允许卖空操作,且卖空所得资金可自由使用。基于这些假设,BSM模型通过一系列复杂的数学推导,得出了欧式看涨期权和看跌期权的定价公式。这些...