搜索到2437篇“ 股票指数“的相关文章
- 集成深度强化学习在股票指数投资组合优化中的应用分析
- 2025年
- 基于集成深度强化学习的投资组合选择是当前量化金融领域的关键技术之一。然而,目前采用上一窗口阶段最优指标决定下一阶段代理的集成滚动窗口方法存在一定的滞后性。为了有效应对这一不足,提出了双层嵌套集成深度强化学习方法。该方法对三种代理(优势演员-评论员、深度确定性策略梯度和近端策略优化)进行两层嵌套模式,第一层集成通过最优化夏普比率进行阶段模型选择,第二层通过加权投票的方法集成三种深度强化学习算法,从单次训练中收集多个模型快照,在训练期间利用这些模型进行集成预测。分别对上证50投资指数和道琼斯指数及其包含的股票进行了投资组合研究,将持有指数被动策略和均值方差投资组合策略作为基线策略。实验采用了投资组合价值、年化回报率、年化波动率、最大回撤和夏普比率等指标作为对比指标。结果表明,所提出的集成方法在实用性和有效性上表现出较好的性能。
- 冀中张文嘉
- 关键词:股票投资组合交易策略
- 基于交叉注意力Informer机制的股票指数预测
- 赵佳蔚
- 基于深度学习的股票指数预测研究与应用
- 随着深度学习的快速发展,其在金融市场的应用也日益频繁。股票市场是金融领域研究的一个重要课题,股票指数的波动对投资者、企业和国家都具有重要的影响,因此对股票指数的准确预测具有重要的经济价值。本研究旨在探讨基于深度学习的股票...
- 王明路
- 关键词:股票指数交易策略
- 基于LSTM网络和文本情感分析的股票指数预测
- 2024年
- 投资决策受投资者行为偏好的影响,因此合理地捕捉投资者情绪有助于预测股票市场未来变化趋势。结合机器学习算法,分析金融市场投资者情绪,利用SVM情感分类算法,对股吧个股评论中的文本数据进行分析,从而构建出反映投资者情绪的市场情绪指标。进一步使用LSTM深度学习网络,提取市场情绪指标特征,对上证50指数进行短期预测,并对比多种传统时间序列分析模型和机器学习模型。研究结果表明,LSTM神经网络在金融时间序列预测上具有更高的准确率和精确度;加入市场情绪特征后,能进一步提升LSTM模型预测结果的准确率和精确度,说明了投资者市场情绪对于市场指数预测的有效性和适用性;此外,对LSTM模型预测结果进行误差修正,能够有效优化LSTM模型的预测结果。
- 于孝建刘国鹏刘建林肖炜麟
- 关键词:SVM分类器股票指数预测
- 基于互联网新闻和时间卷积长短时记忆神经网络的股票指数预测研究
- 2024年
- 本文针对互联网财经新闻中对于股票市场涨跌的舆论观点,进行文本分析和建模,建立了股票市场领域情感词典,用于对互联网财经新闻文本数据进行积极、消极与中立情绪的情感分析。在情感分析过程中考虑否定副词和转义词,随后建立情感特征并采用时间卷积长短时记忆神经网络对沪深300股票指数进行预测。本文利用Word2Vec方法对大量互联网财经新闻进行训练,以半监督的方式构建互联网新闻语境股票市场领域中文情感词典,该词典能够有效地对股票市场相关新闻中所蕴含的股市涨跌观点和情绪进行识别。为充分利用文本和时序特征,本研究提出了时间卷积与长短时记忆网络相结合的模型TCN-LSTM。经过实证分析对比发现,TCN-LSTM模型的方向预测和短期数值预测效果优于其他深度学习模型。本研究提出了面向特定舆情主题的情感词典构建方法,建立了用于股市预测的互联网新闻情感词典。同时,也发展了利用深度学习方法进行金融时间序列预测的新方法。时间卷积和长短时记忆机制的集成解决了特征提取时局部和长期的权衡问题,对深度学习在金融预测领域应用效果的提高有较为重要的意义。
- 崔笑宁苏丹华尚维
- 关键词:情感分析情感词典股票指数预测
- 新质生产力股票指数的设计与应用
- 2024年
- 本文通过综合考量研发投入、生产效率、环境影响及社会责任等多个维度的指标,选取了在A股、港股上市的50家具备显著新质生产力特征的上市公司,并据此构建了一个活跃交易、规模可观且适合投资的新质生产力股票指数。该指数旨在通过评估企业的新质生产力水平来衡量这些企业长期盈利能力与股价表现。在权重分配方面,本研究结合了主成分分析法、熵值法和市值法,不仅考量了公司的现有市值,更侧重于由新质生产力带来的长期增长潜力的积累。对历史数据进行回溯测试的结果显示,基于新质生产力特征构建的股票指数总体表现优于传统市值加权指数,展现出更高的收益率和更低的波动性。这一发现凸显了新质生产力对于企业高质量发展的关键作用。尤其是在快速变化的市场环境中,企业若能以提升自身的新质生产力为基石,通过技术创新和资源优化配置,将有望增强市场竞争力并获得更高的财务回报。因此,投资者可以将新质生产力作为选股的重要参考,通过投资拥有高水平新质生产力的企业,获得更佳的投资回报。
- 肖玉强程实张弘顼周烨徐婕
- 关键词:股票市场投资组合
- 基于EEMD-WOA-GRU组合模型的股票指数预测研究
- 彭军
- 基于二次分解频域增强TIDE-SimAM模型的股票指数波动率研究
- 陈序昶
- 基于网络舆情的低碳股票指数收益率预测及其交易策略研究
- 陈栩涵
- LSTM模型优化及其在中国股票指数预测中的对比研究
- 中国共产党第二十次全国代表大会上着重提出了深化金融体制改革的核心任务,旨在强化我国金融机构服务实体经济的能力,从高有效运营中国金融体制。在实施具体政策措施的过程中,出现了许多新兴投资工具不断迎合政策与需求,提升了投资效率...
- 陈治颖
- 关键词:人工智能
相关作者
- 郭洪涛

- 作品数:52被引量:38H指数:4
- 供职机构:华南师范大学经济与管理学院
- 研究主题:国有股 国有股表决权证券化 股票指数 流通股 全流通
- 刘金全

- 作品数:434被引量:4,479H指数:35
- 供职机构:吉林大学
- 研究主题:货币政策 经济增长 经济周期 通货膨胀 TV
- 崔畅

- 作品数:21被引量:387H指数:9
- 供职机构:上海财经大学
- 研究主题:波动性 实证分析 股票指数 实证检验 沪深股市收益率
- 叶德磊

- 作品数:109被引量:335H指数:9
- 供职机构:华东师范大学
- 研究主题:股指期货 经济学 股票市场 证券市场 人力资本
- 熊熊

- 作品数:223被引量:2,053H指数:23
- 供职机构:天津大学管理与经济学部
- 研究主题:股指期货 计算实验金融 中小企业 价格发现 商业银行