神经网络 预测 股市?神经网络 预测 股市走势_股市消息_理财之家

神经网络 预测 股市?神经网络 预测 股市走势

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以神经网络为核心的智能算法是否可以预测股票价格

毫无疑问,优秀的神经网络模型能够更加准确地预测股票未来走势。

如何才能创建一个优秀的神经网络模型呢?

1.选择关联度高的因子

举个例子,要预测一个人是男还是女,有以下两组因子可供选择:

A.头发颜色、皮肤颜色、是否双眼皮

B.是否长胡子、是否有喉结、体重

这简直就是送分题,选项B几乎能够完全准确的预测出真实结果。

所以要想创建优秀的神经网络模型,必须选择关联度高的因子。

2.选择合理的神经网络架构

同样的因子,在不同的神经网络架构下,预测出的结果会大不相同。

结构过于简单,会存在“欠拟合”的情况,简单说就是该分析出来的没分析出来;结构过于复杂,又会出现“过拟合”的情况,简单说就是不该分析出来的分析出来了。恰到好处的网络结构,才能够分析出想要的结果。

以过拟合举个例子:

一名学生,生活在一个偏远的A村,考上了城里的B高中,他是村子有史以来唯一考上B高中的人,高考后,又如愿考上了清华大学。

如果模型出现过拟合,就会认为:“生活在A村”并且“就读于B高中”的人,100%能够考上清华大学。这是事实,但显然不是我们想要的结论。

直接上图:

巴菲特,公认的投资大师,在过去的20年平均回报率高达20%;詹姆斯.西蒙斯,运用他的量化模型,1989-2009年,平均回报率约35%。

神经网络模型预测股票走势必将大势所趋。

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股票价格真的能预测吗

股票价格,当然能够预测!万物都有规律,股市也不例外。

一、从估值角度预测

这是对股票价格进行中长期预测的最根本方法,这是价值与价格规律在股票市场的具体作用。价值决定价格,价格围绕价值上下运动。就像散步时牵着一条狗,狗一会跑主人前面,一会跑主人后面,但却始终不会离开主人太远。

股票对应的是上市公司的股权,必须要用经营企业的心态来对待股票。持有一只股票,对私进行估值,是必须要做的工作。至于如何估值,就在我头条的其他回答里面有,有市盈率、市净率、PEG、DCF方法等。

二、从技术角度预测

这是对股票价格进行中短期预测的主要方法,这是供求规律和人性在股价上的作用。

生活中每一个外在现象,一定由其内在本质决定的。所以,你看到的每一样东西,都绝不是偶然,股市当然也不例外。

从中短期看,股票价格,受到供求关系影响。当进入股市的资金增加时,股票价格就涨,反之则跌。最典型的就是2015年的杠杆牛,所以,做股票,对金融政策,对货币供应,对利率等,都要密切关注。

技术分析,包括波浪理论、道氏理论、江恩理论、禅论等理论,尤其是K线、图形、各种技术指标等,既有所谓对自然规律的解剖,其实正真的是对人心理,尤其是人性的深刻理解和作用。人性的套牢恐惧,人的羊群效应心理,都被主力运用得淋漓尽致。价格的时间窗,作用了数列1、2、3、5、8、13、21……,价格涨跌运用了黄金分割比例0.382、0.618、1.382……算的时候,可能会有一定偏差,但往往比较接近。就算最基础的均线,也是对市场成本的简单作用,也就是看看当前价格相对于市场不同周期持有的人,价格比平均成本是高还是低了,有没有买入或卖出的压力,因为人心总是贪婪和恐惧的,这可以用乖离率BIAS指标等对中短期价格波动进行大概估计。

万物无常,但皆有其道。行动决定性质,而不是自己说是什么人就是什么人。股票的价格走势就是股票的历史,和人的历史一样,不代表将来,但一定继承和蕴含了下一步趋势的原有因素。要想改变,只有从根本变革,就像一个企业一样,需要从基本面改革开始,要改变价值,这才是根本的。人也是如此,只有改变自己的品德人格,从人品做起,才是根本的。

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股市晴雨表咋了

股市是国民经济晴雨表对我们国家而言正好是相反的,原因是资本市场法规制度不完善,让大股东、各类投机的大户专割散户的菲菜,没有长线投资理念,是市场不能健全发展,这样的股市怎能和国家经济相提并论,这样下去永远是笑谈!

股市量化交易原理

股市量化交易是一种基于计算机算法的交易方式,通过数学模型和统计分析来预测股票价格的走势,并自动执行交易。

其原理主要包括以下几个方面:

1.数据采集和分析:量化交易的前提是拥有大量的历史数据和实时数据,通过对这些数据的采集、清洗和分析,可以发现隐藏在数据中的规律和趋势,为后续的交易策略提供依据。

2.模型建立与优化:量化交易的核心是建立预测模型,通过对股票价格、交易量、技术指标等数据的分析,构建多种类型的模型,如线性回归、支持向量机、神经网络等,并根据历史数据对模型进行训练和优化。

3.自动化交易:通过编写程序将模型与交易系统连接,一旦模型发出交易信号,交易系统将自动执行相应的交易操作。

这种自动化的交易方式可以减少人为干预和情绪影响,提高交易效率和准确性。

4.风险管理:量化交易系统通常配备完善的风险管理机制,包括止损、止盈、仓位控制等措施,以降低市场波动带来的风险。

5.持续学习和优化:量化交易系统需要不断学习和优化,以适应市场的变化和适应新的数据特征。

通过定期更新模型和调整参数,可以提高模型的预测能力和交易效果。

总之,是基于数据分析和计算机算法的交易方式,通过建立预测模型、自动化交易和风险管理等手段来获取收益。

同时,量化交易也需要不断学习和优化,以适应市场的变化和适应新的数据特征。

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