本文将深度学习应用到股票市场预测的问题上。第1节对股票数据进行概述。第2节重点介绍深度学习的相关技术以及如何将深度学习应用到股票市场预测的问题上。第3节对实验60结果进行分析与讨论。最后是结束语。
此外,几篇论文已经证明了神经网络在NLP中的效果,并且证明了使用NLP从SEC报告中做信息抽取,来预测股票价格变化的作用。.在这个项目中,我们试图用深度学习的方法证明,在SEC8-K文档中使用自然语言处理的词嵌入技术,来预测公司经历重大事件后股票价格...
证券行业分析报告:在2015年我国股票市场经历了牛市后,我国股票市场活跃度一度下降。但在2019-2020年间,股票市场流通情况重新变好,股票成交数量和成交金额都已非常近2015年水平。随着2021年经济增长恢复和十四五开年背景,预计2021年...
摘要:在统计学的研究领域中,聚类分析法是一种常用的数据分析法。本文用系统聚类法对股票的银行板块进行研究,利用已知数据对于该类股票的各项指标综合分析,以此反映出银行的盈利能力和发展水平,评估优劣以减少投资风险。74380关键词:聚类分析,银行,股票市场
因此,本文利用情感分析和深度强化学习相关的特性,并且使用各种算法的优化来处理上述的问题,主要的研究工作和成果如下所示:(1)关于策略问题的研究选取了模拟股票市场交易问题进行调研,对目前解决股票交易问题的相关技术进行介绍,并重点研究...
证券行业分析报告:中国资本市场2019年开始回暖,科创板正式落地、外资股比限制放开、新三板改革启动、《中华人民共和国证券法》的修订等一系列政策和改革措施的落地为资本市场的发展带来活力和潜能,证券行业积极抓住市场机会,迎来新的发展机会和业务增长点。
作者:DmitryRastorguev编译:BigQuant我对技术及其在金融数据分析,特别是投资中的应用感到着迷。以下是2017年发布的关于深度学习及其在投资领域应用的免费学术论文汇编。请享用!欢迎在AI量化知识…
不过这篇论文还是挺被诟病的,确实有一些地方是在靠蒙。.一些预测的办法:.(1)情感分析+机器学习.抓来海量的数据,去做情感分析,大概算出最近大家是不是对某些股票非常乐观或者悲观。.算出来了以后,再用SVM什么的算出涨还是跌。.很多论文都是在...
证券行业分析报告:证券市场是指股票、债券、投资基金和其它有价证券发行和交易的场所,由股票市场、债券市场、基金市场和其它金融衍生品市场组成。本文选取股票和债券市场对我国资本市场的运行现状进行解读。
深度神经网络目前在股票趋势预测中已经取得了良好的理论和实际成果。但是,这些模型大多都具有两个共同的缺点,一是现有的方法对股票趋势的突变不够敏感,二是预测结果不具有可解释性。对此,这篇文章提出了一种知识驱动的时间卷积...
本文将深度学习应用到股票市场预测的问题上。第1节对股票数据进行概述。第2节重点介绍深度学习的相关技术以及如何将深度学习应用到股票市场预测的问题上。第3节对实验60结果进行分析与讨论。最后是结束语。
此外,几篇论文已经证明了神经网络在NLP中的效果,并且证明了使用NLP从SEC报告中做信息抽取,来预测股票价格变化的作用。.在这个项目中,我们试图用深度学习的方法证明,在SEC8-K文档中使用自然语言处理的词嵌入技术,来预测公司经历重大事件后股票价格...
证券行业分析报告:在2015年我国股票市场经历了牛市后,我国股票市场活跃度一度下降。但在2019-2020年间,股票市场流通情况重新变好,股票成交数量和成交金额都已非常近2015年水平。随着2021年经济增长恢复和十四五开年背景,预计2021年...
摘要:在统计学的研究领域中,聚类分析法是一种常用的数据分析法。本文用系统聚类法对股票的银行板块进行研究,利用已知数据对于该类股票的各项指标综合分析,以此反映出银行的盈利能力和发展水平,评估优劣以减少投资风险。74380关键词:聚类分析,银行,股票市场
因此,本文利用情感分析和深度强化学习相关的特性,并且使用各种算法的优化来处理上述的问题,主要的研究工作和成果如下所示:(1)关于策略问题的研究选取了模拟股票市场交易问题进行调研,对目前解决股票交易问题的相关技术进行介绍,并重点研究...
证券行业分析报告:中国资本市场2019年开始回暖,科创板正式落地、外资股比限制放开、新三板改革启动、《中华人民共和国证券法》的修订等一系列政策和改革措施的落地为资本市场的发展带来活力和潜能,证券行业积极抓住市场机会,迎来新的发展机会和业务增长点。
作者:DmitryRastorguev编译:BigQuant我对技术及其在金融数据分析,特别是投资中的应用感到着迷。以下是2017年发布的关于深度学习及其在投资领域应用的免费学术论文汇编。请享用!欢迎在AI量化知识…
不过这篇论文还是挺被诟病的,确实有一些地方是在靠蒙。.一些预测的办法:.(1)情感分析+机器学习.抓来海量的数据,去做情感分析,大概算出最近大家是不是对某些股票非常乐观或者悲观。.算出来了以后,再用SVM什么的算出涨还是跌。.很多论文都是在...
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深度神经网络目前在股票趋势预测中已经取得了良好的理论和实际成果。但是,这些模型大多都具有两个共同的缺点,一是现有的方法对股票趋势的突变不够敏感,二是预测结果不具有可解释性。对此,这篇文章提出了一种知识驱动的时间卷积...