毛豆认为,不论是LSTM亦或是其他的机器学习模型,其本质上是通过数理逻辑对股价的运行规律进行归纳总结,但这样做的前提必须是股价要有规律,尤其是长期的规律。而A股是典型的政策市,任何突发的利好或利空消息都会改变股票原本的走势或规律,这些消息面的因素对模型来说都是随机事件、是无法预测的、是噪声点,这些噪声点严...
基于价量数据对未来股价走势进行预测作为一类重要的机器学习量化选股策略，在过去受到了广泛的研究和应用。由于个股的价量数据是随着交易活动的进行而产生的，其本质上是关于时间的一组序列。因此，为了建模价量数据与未来股价走势之间的关系，大多数研究方法自然而然地使用了循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）...
使用机器学习算法预测股票价格而不是累计收益回报; 使用未复权价格来计算这些回报。 第一个错误非常复杂,通常作者在文章中使用机器学习的度量指标评估算法的性能,而不是将其与一些合理的基准进行对比,这是非常不合理的。下面我们以天气预报的例子来解释其不合理性,假设我预测我家附近明天的温度将是 25度(事实上,25度...
5、XGBoost XGBoost是以迭代的方式将弱学习者转化为强学习者的过程。自2014年推出以来,XGBoost已被证明是一种非常强大的机器学习算法,通常是许多机器学习竞赛中的首选算法。 我们将在训练集中训练XGBoost模型,使用验证集优化其超参数,最后在测试集中应用XGBoost模型并报告结果。使用的显著特征是过去N天的复权收盘价,以及...
1. 回测和机器学习简介 在深入讨论实现细节之前,我们先简要讨论一下股票市场分析背景下的回测和机器学习的概念。 1.1 回测 回测是使用历史数据评估交易策略的过程。它涉及根据预定义的规则模拟交易并分析这些交易在特定时期的表现。回测的目标是在将交易策略部署到实时交易之前评估与交易策略相关的盈利能力和风险。
在金融市场是一样的,一些机器学习算法用历史价格预测延后一天的价格,在这种情况下使用机器学习指标进行度量往往会导致过高估计自己模型的表现。下图是一个示例,使用前一天的收盘价在预测今天的收盘价,我们可以看到曲线几乎完全拟合上,我们使用的机器学习指标会告诉我们模型非常好,但是我们又会觉得好像存在不合理的地方。
使用机器学习预测股价 股票价格预测有助于确定未来几天或几周内股票的走势,或者至少显示趋势。股票价格取决于多种因素,例如: 基本因素:收入,利润,市场份额,业务的潜在增长前景 外部因素:大流行病,例如新冠,外汇汇率,石油价格,黄金价格,债券收益率,全球股票市场...
时间序列预测从入门到精通,基础与实战教学 人工智能|机器学习|深度学习 1503 35 4:26:40 App 【2024年最新顶会】大模型+时间序列预测,Time-LLM:基于大模型的时间序列预测实战,论文解读+源码复现,带你从零解读前沿新方向!-人工智能/深度学习 4048 -- 6:30:13 App 【Spark+Hive+hadoop】基于spark+hadoop大数据...
机器学习预测法 由于股价走势形成原因较为复杂，往往受多方面因素影响，呈现非线性、波动剧烈的特征。传统时间序列分析法要以线性时间序列为基础进行建模，需对数据进行平稳性检验并制定严格的假设条件，股市数据的非线性特征对价格的影响程度缺乏考虑。因此主要应用于学术研究领域，实际用于股市操作中拟合效果通常不理想，...
基于价量数据对未来股价走势进行预测作为一类重要的机器学习量化选股策略, 在过去受到了广泛的研究和应用。由于个股的价量数据是随着交易活动的进行而产 生的,其本质上是关于时间的一组序列。因此,为了建模价量数据与未来股价走势 之间的关系,大多数研究方法自然而然地使用了循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN...