Есть много факторов, влияющих на цены акций, что, как известно, делает их трудно предсказуемыми. Чтобы повысить точность прогнозов цен на акции, можно использовать ряд методов. Одним из таких методов является многофакторный анализ. Цель многомерного анализа состоит в том, чтобы определить закономерности, которые можно использовать для прогнозирования будущих цен на акции путем анализа нескольких переменных. Цель этой статьи — объяснить, как можно использовать многофакторный анализ для..

В этой статье мы углубимся в передовые методы, используемые для прогнозирования фондового рынка. От визуального представления технических индикаторов для улучшения нашего понимания поведения рынка до реализации проектов машинного обучения, специально разработанных для прогнозирования фондового рынка, мы не оставляем камня на камне. Мы рассмотрим применение сетей с долговременной кратковременной памятью (LSTM), типа рекуррентной нейронной сети, известной тем, что она запоминает прошлую..

Используйте искусственный интеллект (ИИ) для прогнозирования фондового рынка с помощью Python Отказ от ответственности. Материал в этой статье носит исключительно образовательный характер и не должен восприниматься как профессиональный совет по инвестированию. Инвестиции и бюджет на ваше усмотрение. Партнерские ссылки находятся в этой статье (нажимая на эти ссылки, вы помогаете мне …

Чтобы предсказать доходность акций в течение следующих двух дней, мы будем использовать регрессор XGBoost. Здесь было не так много тетрадей. Не стесняйтесь удалить это примечание, если оно неуместно. Среди ключевых идей этой работы: Используя XGBoost для выбора десяти наиболее важных функций, Использование линейной функции потерь вместо квадратичной функции потерь. Окончательная модель последовательно превосходит предсказание «все нули». Более того, модель могла занять 30-е место..

Мы объяснили, как модели машинного обучения могут предсказывать цены акций в предыдущем посте. Используя передовые модели искусственного интеллекта, такие как долговременная память (LSTM), мы продемонстрируем, как использовать передовой искусственный интеллект. Как мы показали в предыдущем посте, модели LSTM использовались для создания моделей генерации естественного языка (NLG). Моделирование с помощью LSTM Искусственные рекуррентные нейронные сети (RNN) с обратной связью используются..

Меры по предотвращению утечки данных в многопериодных прогнозах вперед Предисловие Как начинающий специалист по данным, я недавно построил модель машинного обучения, чтобы прогнозировать и выбирать портфель акций с лучшими показателями в рамках индекса CSI 300 (300 крупнейших акций по рыночной капитализации для фондовых бирж Шанхая и Шэньчжэня). Результаты были многообещающими, но недостаточно хорошими. Моя модель смогла выбрать портфель акций, который постоянно превосходил эталонный..