MATLAB深度学习Transformer神经网络量化金融时间序列预测交易策略回测
此文展示了如何在MATLAB®中使用Transformer网络对股票的每日价格进行建模。
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本示例展示了如何使用图注意力网络(GATs)对具有多个独立标签的图进行分类。当数据中的观测值具有带有多个独立标签的图结构时,可以使用GAT来预测未知标签观测值的标签。
股票市场是一个复杂的非线性系统,股价受到许多经济和社会因素的影响。因此,传统的线性或近线性预测模型很难有效、准确地预测股票指数的价格趋势。
股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性,股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。
金融领域同样挑战重重,信贷风控中精准预测违约支付及把握相关因素变化规律,以及比特币价格走势的准确预判,都对决策制定至关重要。再者,企业经营中处理严重不平衡的破产数据以评估风险,也是一大难点。在此背景下,XGBoost、Adaboost、CatBoost 等梯度提升算法展现出强大的预测能力。
股票市场的波动起伏一直备受投资者关注,准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
非参数回归为经典(参数)回归方法提供了一种灵活的替代方法。
近年来人工神经网络被学者们应用十分广泛,预测领域随着神经网络的引入得到了很大的发展。
WeChat Tencent QQ email print 由Weiqiao Jue撰写 本研究通过CNN+L
本文以上证综指近 22 年的日交易数据为样本,构建深度门控循环神经网络模型,从股价预测和制定交易策略两方面入手,量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果。
Attention 机制是一种在神经网络处理序列数据时极为关键的技术,它赋予了模型“聚焦”能力,能够自动评估输入序列中各部分的重要性。
随着深度学习技术的快速发展,高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。
在电信行业中,用户产品使用的流失情况对于企业而言是一个关键的运营指标。
本文旨在探讨如何利用TensorFlow和Keras中的LSTM神经网络来预测和检验股市价格时间序列数据,并通过Python编程语言和可视化技术来展示预测结果和异常检验的效果。
在数据科学领域,时间序列分析一直是一个至关重要的研究方向,尤其在金融、气象、医学以及许多其他科学和工业领域中,准确的时间序列预测对于制定策略、政策规划以及资源管理都具有极其重要的意义。
时间序列预测在金融领域中扮演着举足轻重的角色,特别是在股票市场中。
当我们面对样本需要建立相应模型时,使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据,只有在样本量足够大时,该模型才具有一定的可靠性。
在数据驱动的当代社会,机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域,机器学习技术的应用日益广泛。
在这篇文章中,我们将探讨基于随机森林模型的酒店收入和产量预测分析。
在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析,了解客户流失规律,建立流失预警系统,为客户关系管理服务。
大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。
数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理,提升组织职员的心理健康,从而更有利于企业未来的发展。
本文使用R语言进行了贝叶斯模型预测电影评分,并对数据进行了可视化和分析。
这是一种拟合稀疏广义加性模型(GAM)的新方法。
众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献。
本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。
KNN是一种非参数学习算法,这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用,用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。
传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。
众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的,我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
自2019年12月以来,传染性冠状病毒疾病2019(COVID-19)迅速席卷全球,并在短短几个月内达到了大流行状态。
当面对多个模型时,我们有多种选择。
随着全球经济的不断发展,污染物的排放和环境污染问题日益严重。
本文通过利用回归模型对天猫商品流行度进行了研究,确定了决定天猫商品流行度的重要因素。
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型,根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列,因此可以使用方程式预测未来价值。
WeChat Tencent QQ email print 由Junjun Li撰写 然而,如何准确地预测房屋
人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。
本文通过分析电子商务平台的用户购物行为,帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。
指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的,而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。
多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题。
GAMLSS模型是一种半参数回归模型,参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设,非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数,非参数平滑函数不预先设定函数关系,各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。
基于当前统计的股票数据选择最优的选股方案和投资组合方案,以及预测股票价格未来一段时间的走向趋势以及波动程度,具有很大的实用价值
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风,母婴市场迎来了生机盎然的春天,尤其是母婴电商行业,近年来发展迅猛。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个适合他们需求的持向量机回归模型。
我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。
摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗,得到dataset_new。
对于电力公司来说,对局部放电的准确预测可以显著降低人力物力成本。
让个人购买人员了解美国国债期货的特性,以便于进行个人投资及管理。
最近我们被客户要求撰写关于投资组合的研究报告,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。
团队需要分析一个来自在线零售商的数据集。
在本工作表中,我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量,例如夏普比率的分母,它被用作风险的衡量标准。
本文收集信息和数据,从多方面评估分析美光科技的市场走向,商业前景。
数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
本文应用R软件技术,通过在世界银行网站上查阅的世界人口历史数据,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。
在拟合 GLM(并检查残差)之后,可以使用 z 检验一一检验估计参数的显着性,即将估计值与其标准误差进行比较。
本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。
波动率是一个重要的概念,在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)。
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列
此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量,也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险。
该项目包括:自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。
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