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[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
尚朝辉 甄九州
现如今大量实证研究通过使用人工智能技术来增强技术分析在股票市场的预测能力。本文构建了基于遗传编程理论的股票技术交易模型,通过使用五个世界股票指数、五支英国股票以及五支中国股票不同时长的历史数据进行的实验表明,该模型的盈利能力较基本的技术指标均有提高,并能战胜"买入-持有"策略。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
邱兆祥 庹忠梁
采用核密度加权局域均值函数估计的方法获取非预期交易量信息,并采用遗传编程的方法,寻找股票价格与交易量之间的函数关系式。研究表明,传统的线性与二次型量价关系表达式可能会导致本质上的错误,两者的函数关系复杂且因市场规模、市场行情的不同而不同。然而同时剔除预期交易量和预期收益率信号后,两者的非预期信号呈现明显的负线性相关性,这种相关性不受市场规模或行情的影响。
关键词：
量价关系 核密度估计 遗传编程 股票市场
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
邱兆祥 庹忠梁
采用核密度加权局域均值函数估计的方法获取非预期交易量信息,并采用遗传编程的方法,寻找股票价格与交易量之间的函数关系式。研究表明,传统的线性与二次型量价关系表达式可能会导致本质上的错误,两者的函数关系复杂且因市场规模、市场行情的不同而不同。然而同时剔除预期交易量和预期收益率信号后,两者的非预期信号呈现明显的负线性相关性,这种相关性不受市场规模或行情的影响。
关键词：
量价关系 核密度估计 遗传编程 股票市场
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏文轩
在研究神经网络算法和主成分分析理论的基础上,针对股票市场的高度非线性特征,结合主成分分析预处理方法,对原始交易数据进行降维,减少数据规模,提出一种改进的RBF神经网络模型对股票市场进行预测。通过实验对比表明,文章提出的模型具有收敛速度快、预测准确度高等特点,应用前景较好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔺玉佩 杨一文
文章针对模糊时间序列模型目前存在的缺乏客观论域划分方法和模糊关系前件单一等缺陷,首先应用模糊聚类方法将数据分类,以相邻两个聚类中心的中点作为子区间的分界点来划分论域;其次将数据模糊化后根据证券市场主要量价指标建立了具有多个前件的高阶模糊关系;最后根据序列对比规则计算预测值。将该模型用于股票指数的价格预测和涨跌预测,与传统模型比较的结果表明其预测准确率有了较大提高。
[期刊] 管理现代化
[作者]
陈艳 褚光磊
将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
戴洁 武康平
技术分析是从市场过去和现在的行为出发,应用数学和逻辑上的方法,归纳总结一些典型的行为,从而分析和预测证券将来的变化趋势。虽然不少人对技术分析在股票市场中的地位提出了种种质疑,但是在当前的市场上,技术分析仍然是一种主流的分析方法。本文试图通过对一些简单的技术指标的实证研究,从一个新的角度对技术分析的预测力做一简单的考证,进而对中国股票市场有效性问题的研究做出一些积极的贡献。
关键词：
技术分析 预测力 市场有效性
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈孝新
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
邓晓岚
本文以Logistic离散时间风险模型为评价工具,检验了股票市场因素变量对中国上市公司财务困境风险的解释力与识别力。实证结果显示:公司的相对市值规模、股票换手率及股票收益率的波动性与财务困境风险显著相关,这说明股票市场生成与扩散信息及外部治理的功能发挥了一定作用。决策者应根据型Ⅰ类与型Ⅱ类错误成本的比率选择合适的截点。加入了股票市场因素变量后,与只包含财务变量模型的评价结果相比,模型的总体解释能力有了很大的提高,识别能力也有所增强。
[期刊] 金融与经济
[作者]
陈春晖 雷旭辉
文将R/S方法应用于深圳股票市场,通过V统计量发现深圳股票市场的平均循环周期,并计算Hurst指数,认为其股价波动不是随机游走的过程,而是一个有偏的随机过程。股价波动不是相互独立的,而是具有长期记忆性。说明深圳股票市场不是有效的。
关键词：
股票市场 Hurst指数 有效市场
[期刊] 财经问题研究
[作者]
夏德仁 王振山
在上一讲中,我们讨论了投票投资的原则和方法以及如何借助于基础分析方法选择正确的投资对象。但是,选择投资对象,仅仅是投资问题的一个方面,投资者还要正确地把握投资时机。就短期投资而言,庇如一个月以内的投资,在得到股息或红利以前,股票已被出售,因此,获得差价收益是这一投资的目的所在,这种旨在获得差价收益的股
[期刊] 会计之友
[作者]
朱卫东 王欣冉
金融体系越来越多地面临气候变化带来的风险，如何避免气候风险带来的资产损失已经成为了投资者研究的重要问题。文章深入分析了气候风险对能源行业股票市场的影响机制，并在该理论的基础上，构建了基于百度搜索指数的气候风险信息数据，利用基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的能源行业股票市场预测深度学习模型，选取电力设备及新能源行业、石油石化行业和煤炭行业的行业指数作为预测对象，使用2011年9月1日至2022年8月31日的气候风险关键词的百度搜索指数和行业指数历史信息数据，检验不同类型气候风险信息数据对预测能源行业指数的有效性。实证结果发现：将气候风险信息引入到行业指数预测模型中，可以有效地提高指数预测准确度；气候物理风险和气候转型风险对不同能源行业产生不同的影响，且可以提高预测的准确性。研究结论能够为市场参与者制定投资策略、风险防范和战略选择提供重要参考。
[期刊] 投资研究
[作者]
刘小龙 扈文秀
考虑到知情操纵者会利用正反馈交易者的交易特征进行交易操纵的现实情况,本文建立了基于信息与交易的中国股票市场操纵模型。通过分析不同交易者的交易策略,获得了各期的均衡价格与最大操纵收益。进而着重讨论了融资融券的保证金比例和交易者的理性程度等因素对最大操纵收益的影响,并运用数值模拟检验了理论结果。研究表明这些因素对最大操纵收益起到重要的调控作用,在此基础上给出政策建议以有效抑制市场操纵行为。
关键词：
市场操纵 正反馈交易 融资融券 理性程度
[期刊] 商业研究
[作者]
马明 李松
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
王静
本文对投资者异质信念采用了新的度量指标,运用组合价差分析与回归分析两种方法,全面考察了中国资本市场上异质信念与股票未来收益之间的关系。其中,根据收益率的厚尾分布特征,本文首次提出使用分位数回归方法进行针对性的研究。结果表明,异质信念对股票未来收益的影响是不稳定的,没有一种理论假设能够在收益率的整个条件分布上成立。具体而言,在中低收益率部分,异质信念对其有显著的负的影响,然而这种影响却随着收益率的增大而逐渐减小,直至为零,最终在高收益率部分转变为正的影响。这个结论与以往的研究结论有所不同,本文也试图对其进行了理论解释。
关键词：
股票市场 投资者 异质信念 股票未来收益
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