股票
-
股票收益预测：简单模型比复杂模型更好吗？
· · · 近年来，金融领域的人工智能应用得到了前所未有的发展，尤其是在机器学习模型方面。人工智能不仅在投资组合构建和股票分析中得到了广泛应用，还在股票市场收益预测中展现了巨大的潜…
-
引入交易位置特征来大幅改善日内交易策略收益
· · · 一 本文概要 传统的日内交易策略主要依赖于价格特征来构建状态空间，但忽视了策略位置的上下文信息，而这一点在日内交易中至关重要。本文提出了一种新颖的深度强化学习（DRL）…
-
MDGNN：股票关系动态图神经网络建模框架
· · · 一 本文概要 股票市场作为金融系统的重要组成部分，其股价波动预测一直是金融领域的热点问题。股价的波动受到经济指标、财务报告、全球新闻、投资者情绪等多种因素的动态和复杂关…
-
通过深度哈希进行股票相关性高效估计
· · · 一 本文概要 在金融市场中，由于全球宏观经济和行业特定因素等共同因素的影响，股票之间会表现出不同程度的相关性。这种相关性在风险规避型的投资组合分配中至关重要。然而，由于…
-
Ultimate Smoother：终极指标平滑器[附代码实现]
· · · 终极平滑器（Ultimate Smoother）是由交易系统和算法交易策略开发者John Ehlers设计的一种数学工具，用于金融数据的平滑处理，它使用高通滤波器从价格…
-
通过扩散模型增强股票因子，实现27.8%的年化收益提升
· · · 一 本文概要 股票预测对于有效的资产管理和投资策略至关重要，它的目标是通过分析相关的历史因素来预测未来的股票行为，如回报率或价格。股票预测任务中的数据稀缺性主要表现在两…
-
跟踪止损策略是否能提高个人投资者的收益?
· · · 一 本文概要 本文研究了移动止损策略（Trailing Stop-Loss, TSL）对个人投资者在股票市场中实现超额回报的有效性。研究使用了2001年至2021年的数…
-
两步波动率管理方法在因子投资中的应用
· · · 一. 本文摘要 因子投资是指通过选择特定因子（如价值、动量、规模等）来构建投资组合的策略。然而，即使是多样化的因子组合也容易出现急剧回撤和长时间的表现不佳等隐藏风险。本…
-
识别市场环境，评估因子表现，动态调整投资策略
· · · 一. 本文概要 权益因子投资是一种投资策略，它能够系统性地捕捉风险或行为原因导致的溢价。然而，要开发一个稳健的因子定时投资框架仍然具有挑战性。本文提出了一个两阶段的机器…
-
如何验证未来是否延续过去的趋势？
· · · 在交易研究中，常常会做出一个假设，即未来的市场行为至少会在某种程度上与过去相似。这个假设基于观察到的历史数据和趋势，并认为市场具有某种程度的可预测性。这种假设的背后是认…
-
剔除数据噪声的股票价格预测方法
· · · 一 本文概要 股票市场预测对于投资者、金融分析师和经济学家具有重要意义。准确的市场趋势预测可以帮助投资者做出明智的投资决策，最大化利润或最小化损失。此外，股票市场预测对…
-
打破坏趋势的动态趋势跟踪策略
· · · 一 本文概要 趋势跟随策略，亦称时间为序列动量策略，是一种基于资产价格历史趋势信息进行投资决策的方法。尽管这种策略在过去三十年的众多研究中被证明是有效的，但它们在市场趋…
