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......
针对时间序列分析方法和神经网络对于股价预测具有一定局限性的问题,将基于Attention机制的LSTM模型应用于股价预测;以2014-01-02......
针对创业板短期股票价格涨跌趋势的预测问题，提出了利用财务指标进行分析的股价涨跌预测模型。通过分析股票市场的影响因素，确定了由......
股价预测一直是学者们津津乐道的一个话题,随着时代科技的发展,股价预测的方法也不仅仅局限于回归预测等统计方法,机器学习的应用......
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(......
利用关系数据进行股价预测的方法最近已经被提出,但目前还没有找到一种有效的方法可以有选择地聚合不同类型的关系数据去预测股价.......
期刊
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......
股价预测一直是国内外很热门的研究内容,但由于股票市场会同时受到多方面的影响,这给股价预测带来了一定的挑战.论文提出了一个全......
本系统在深入分析股票投资理论和股价预测方法的基础上，从实用的角度出发，提出了人工神经元网络在经济领域的应用，即利用神经BP网络对......
互联网股市信息强度的显著增加常常和股价的显著变化相关联.当某公司的这个强度增加较小时,相应股价也较平静.当该公司的这个强度......
基于ELman神经网络原理，建立了对股票长期价格变化、中期价格变化、短期价格变化进行分析预测的动态模型，并阐述了在Matlab开发环境......
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......
由于股票价格波动的复杂性和动态性,预测股价走势多年来一直是研究人员关心的领域.将预测问题视为分类问题,以股票的异同移动平均......
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......
本文通过EVIEWS软件,根据沪深300指数2019年1月2日至2020年12月31日的股票日开盘价建立ARMA模型,由于影响股票价格的因素很多,股票......
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......
本文以上海证券交易所上市的中国石油股票(601857)从2020年的2月3日至2021年的1月8日工作日间的收盘价作为原始样本数据,结合计量......
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......
本文提出了一种改进的XGBoost股票预测模型GC-XGBoost,并将该模型运用到股票市场进行股票价格短期预测。实验结果表明GC-XGBoost模......
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......
量化投资策略是股票投资领域当前的热点问题。量化投资中最重要的是择时,因而及时把握买卖时机是在控制风险的同时追求利润最大化......
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语言应用......
