深度学习在多因子选股交易中的应用研究

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股票的价格受多种因子影响,找到并利用这些因子进行股票选择及投资策略制定,逐渐成为金融投资领域中的热点问题。但是从1990年创建以来,我国A股市场已经积累了海量的股票收益率数据及影响因子数据,难以人为进行选择处理,因此需要借助深度学习模型分析海量因子数据信息,深度挖掘股票收益率与影响因子之间线性和非线性关系,并基于分析结果构建选股交易策略,从而指导投资实践。本文首先从公司价值指标、技术指标和投资者情绪指标三个方面,界定170个明细指标,进而利用GBDT模型进行单因子选股回测,发现只有23个因子选择的股
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党的“十九大”宣布我国进入脱贫攻坚的关键时期,“精准脱贫”理念的出现标志着我国扶贫工作迈入新阶段。事实证明,“输血”式扶贫不能彻底解决贫困问题,亟需新帮扶理念、新帮扶方法的介入。而社会工作专业服务就是具有科学方法和手段的为帮助弱势群体的助人自助活动,专业社会工作的介入对精准扶贫工作有很大的助力作用。近年来,以政府购买社会组织服务的模式开展相关助人活动日盛,确实在精准扶贫工作的过程中起到了一定的推动
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财务数据可以反映企业的经营状况,不同行业的季节性变动、企业实际的经营问题等会引起财务数据异常波动,同时也存在财务数据操纵带来的不合理财务数据现象。财务数据异常的原因有多个方面,如企业的融资需求使得企业需要一份状况良好的财务报表。由于企业内部控制在企业经营管理活动中的重要性越发凸显,内部控制失效会使企业失去防范和抵御风险的有效屏障,导致企业财务数据的异常波动,影响企业的经营状况和价值创造,从而无法保
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建国70年来,中国共产党和政府一直致力于减少贫困人口,实现人民富裕,走出了一条中国特色的扶贫开发道路。习近平总书记在2013年提出“精准扶贫”的理念,自“精准扶贫”政策实施以来,截止到2018年底,我国现行标准下的农村贫困人口累计减少8239万人,取得了举世瞩目的成绩。但是截至2018年底,中国还有约400个贫困县,近3万个贫困村,对这些贫困县的退出,要严格的按照扶贫评估流程开展检查、判估和验收工
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21世纪以来,我国的股票市场得到迅速发展,但是快速发展背后所带来的问题也逐渐显现。伴随着网络承载信息的数量不断加大,种类愈加复杂,股民不仅是信息的发布者、传播者也是信息的接收者,这就导致了股民的信息不对称现象的发生,进而影响投资者投资决策,并不可避免的导致投资者非理性行为的发生。由于投资者的行为对金融市场有着举足轻重的影响,使我们迫切需要理清投资者非理性行为与股票市场之间的关系。首先,通过网络数据
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解决好贫困问题,让人民共享发展成果,我国政府一直在为之努力。几十年来反贫困政策的推进也取得了举世瞩目的成果,但是仍存在扶贫“大水漫灌”,资源无法有效下沉、扶贫模式千篇一律不具有针对性,贫困人口返贫率高等问题。新时期,党和政府继续将反贫困上升到重要战略位置,并且对扶贫政策重新进行顶层设计,提出“精准扶贫”这一具体方略。精准扶贫政策推行以来,全国贫困人口人数及贫困发生率都得以明显下降,贫困治理初有成效
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随着全球经济的快速发展,环境问题日益突出。为了有效地控制环境,金融绿色革命正在悄然兴起。我国商业银行占有市场85%以上的金融资源,是我国金融体系主体和经济资源配置的核心。本文以商业银行绿色金融业务为研究对象,应用价值工程理论,通过理论分析和案例分析,采用了文献研究法、案例研究法、定性与定量研究法和比较研究法,进行了价值工程在商业银行绿色金融业务中的应用研究。首先,本文对绿色金融的概念与内涵、主要工
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我国股票市场发展还不够成熟,仍表现出交易频繁、震荡波动等特征,且不同市场之间联动效应显著。因此,研究探索我国股票市场自身波动特征以及股票市场与其他市场联动特征的意义重大。本文首先利用迭代累计平方和(ICSS)算法将中国股市划分为四个阶段,通过构建GARCH族模型,对比分析了上证综指和深证成指收益率序列波动的非对称效应。研究发现:上证指数和深证指数波动存在非对称效应,上证指数波动的非对称程度大于深证
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