股价预测相关论文
金融市场中的股票价格具有波动性和复杂性，而如今传统模型很难有效进行股价预测。选取上证指数作为数据集，提出了BP-LSTM模型和ARIMA......
运用隐马尔可夫模型（HMM）进行股价预测是金融时间序列研究常用的方法,但传统的隐马尔可夫模型在股价预测方法上存在值得完善的地方。......
目前,随着互联网社交媒介的应用和5G技术的快速发展,传统行为金融学已经不能满足技术和时代发展的需要,网络金融媒体和社交平台受......
随着中国经济实力的逐步提升,市场经济体制日益完善,股票市场的价格变化对我国具有越来越重要的影响。因此,对股价的涨跌进行精准......
股票市场的高收益与高风险并存,因此预测股票走势一直是学者们研究的热门课题。股价序列具有高噪声、非线性、非平稳等特点,同时,......
学位
近些年，机器学习在股票价格预测领域取得了不错的成绩。与传统基本面分析及技术分析相比较，使用机器学习方法能在各方面展现出独有的......
改革开放以来中国经济稳步增长为中国金融市场的进一步发展提供了保障,而股票市场的发展与金融市场紧密相关,这就意味着股票波动与......
支持向量机（SVM）方法作为数据挖掘中的一种人工智能方法，能够解决数据维数过大、非线性、小样本等问题，在股价预测方面比其他方法具有......
股价的分析与预测一直都是金融领域的研究热点。论文借助R语言软件建立ARIMA模型对招商银行的股价进行分析与预测，首先选取招商银行......
股票市场不仅受众多因素的影响,且影响因素间也存在复杂的非线性动态交互关系,使得时间序列数据成为一个具有序列相关性、非平稳性......
资本资产定价模型（CAPM）是线性单因子定价模型的研究基础,经过半个世纪的发展,从中演化而来的因子投资实践凭借其在资产配置和获取超......
自股市诞生之后,股票预测问题就受到了来自金融领域和计算机领域的众多研究者的关注。随着深度学习的发展,历史股价、新闻、论坛等......
随着科技的发展、互联网的普及,以论坛、微博、新闻和其他社区交流网站为主要载体的社会化媒体正在快速丰富着人们的闲余生活,在这......
股票预测一直都是国内外学者研究的热点和难点,股票研究也具有重要的实际意义和理论意义。股票数据具有时序性,而神经网络在处理时......
深度学习技术作为人工智能领域的研究方向,近些年受到了各界的关注并在各种领域内都取得了广泛的应用,而利用深度学习技术构建神经......
中国股市的每个板块、每个行业的情况都不同,信息非对称、政策、国际金融环境等都会影响股市。股价预测一直是很多领域的热门课题,......
股票市场作为我国社会主义市场经济的重要组成部分,其重要程度不言而喻。股票市场之所以能够健康稳定的发展,与当前的世界经济环境......
在大数据时代背景下的今天,人们能够轻易获取高频数据,在金融领域,搜集到的数据比以往的数据更新频率要高,这些数据与连续的函数类......
人工智能技术在近些年以来取得了一系列令人瞩目的成就,给人们带来了极大的震撼和丰富的想象。当前人工智能尤其是深度学习的技术......
股票市场在短短的三十多年的时间已经发展成为我国市场经济中重要的一部分。越来越多的投资者关注着股票市场,如何对股价涨跌和股......
为了提高股票价格预测的精度,针对中国石油股票价格预测问题,提出了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化极限学习机(......
文章从深度学习技术角度出发,将技术分析指标、基本面分析指标与混合循环神经网络模型相结合构建新型股价预测模型,并提出滚动样本......
股票预测本质上是数据挖掘的问题,大盘走势是一个很好的股票买卖时机抉择信号.在量化分析中,常用深度学习技术对大盘历史数据进行......
期刊
近年来,预测股价对国家,社会具有深远意义而引起了研究者们广泛的关注。使用深度学习算法预测股票是该领域重要的一个分支。由于股......
在金融市场,股票预测一直是投资者和学术界的热门研究话题之一。随着经济全球化和股票市场的不断成熟,发展出了多种股票投资方式。......
现在越来越多的分析师在进行盈余预测和股价预测的同时,会进行现金流量预测。据统计,2018年分析师发布的预测中,有超过一半的预测......
随着股市的发展,股票市场成为我国经济的重要组成部分,对我国经济的发展起到了很重要的作用,越来越多的人将炒股作为理财的一种方......
已有证据表明传统的均值-方差投资组合策略在样本外评价中并不稳健，甚至其绩效还不如经典的等权重策略，这为投资组合优化带来了不小......
一直以来,股票价格预测都是经济学与金融学研究的重要课题。本文以中国平安保险集团公司股票调整后的收盘价为例,通过使用R语言应......
股票价格预测一直受到人们的广泛关注。本文基于长短期记忆网络(LSTM)和马尔科夫链(马氏链)构建了一个新的股价预测模型。以2019年......
摘 要：随着我国资本市场的扩大开放，国外资本进一步流入我国股市，中国股市迎来新的挑战与机遇。金融市场股票的价格预测问题再次成为......
本文针对股票市场这一复杂的非线性动力学系统，着重分析了一种基于遗传算法和递归神经网络(GA-Elman)的股价预测模型，将历史数据作为......
预测问题一直以来都是学者们研究的重点,随着人工智能的迅速发展,越来越多的学者将机器学习运用到预测研究中,并尝试改进优化算法......
随着股票市场在国内的飞速发展,越来越多的人开始把资金投资到股票当中,但由于股票数量庞大且交易频繁,投资者想要得到更为精准的......
传统的支持向量机算法处理数据的方式是批量式的,重复对所有数据进行分类学习,当面对如今股票市场频繁更新的海量数据时,可能会导......
大数据时代,股市高频数据几乎包含了市场中的所有信息,基于高频数据的分析和预测必将更具价值.目前股市研究的数据多集中于日数据,......
股票价格的预测一直以来是研究的热点和难点。与国外相比,中国股市的变化更为复杂和剧烈。本文提出了一种新的组合模型BHMM(基于贝......
我国股市发展至今已有二十余年,但是投资者的盲目性、投机性高等问题依旧存在。其中股民情绪作为股市非理性因素如何在市场上发挥......
随着经济的高速发展,股票逐步成为企业融资和个人理财的重要工具,股票价格的变化直接影响到国民经济的健康发展。股票价格的波动受......
近几年,随着市场经济的蓬勃发展和金融体制改革的不断健全,我国股市规模不断发展壮大,已发展为市场经济的重要组成部分。越来越多......
股票市场作为金融市场的重要组成部分,其特点是高收益性与高风险性并存。如何预测股价的变化,掌握股价变动规律对于投资者和监管者......
人均收入不断提高使更多居民选择股票作为新的投资方式,因而如何更精确判断其价格走势也变得日益重要,传统的时间序列分析如ARIMA......
对于利润最大化,基于模型的股票价格预测可以为投资者提供有价值的指导。然而,金融数据中存在高噪声,使用原始数据训练的深度神经......
股价预测一直是金融时间序列研究的热点和难点,采用一种合理有效的股价预测方法对于投资者获取高额收益回报及规避交易风险具有重......
一个国家股票市场的运行状况与国家的经济状况密切相关,股票价格的变化备受资本市场的关注.本文建立股票价格的多元线性回归模型,......
股票是市场经济的产物，从诞生的那天起就牵动着数以千万投资者的心。高风险、高回报是股票投资的特征，个人投资者和机构投资者时刻关......
基于财务指标的分析研究无论在公司管理还是资本市场定价中都是一个很大的课题。而在众多财务指标中，杜邦分解恒等式因其全面而不失......
2008年,天威保变呈现出变压器和新能源两大产业双业并举,快速发展的态势。作为保定的多元化经营的上市公司,具有研究的价值。本论......
