论文 | Stock Market Prediction via Deep Learning Techniques: A Survey
风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险
选自Github 机器之心编译 参与：李泽南 机器学习在股票市场中的应用一直是个吸引人的研究方向，前不久瑞士金融数据顾问的《如何用 Python 和机器学习炒股赚钱？》引起了很多人的关注。目前，在 GitHub 上已经出现了基于 OpenAI Gym 的股票市场交易环境，该项目使用 Keras，支持 Theano 与 TensorFlow，可以帮助开发者导入各类股票市场的交易数据，构建自己的长线交易模型。希望它能为你的研究提供帮助。 项目地址：https://github.com/kh-kim/stock_
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用
【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。 ▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点，对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述，介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型，并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
说到时间序列预测，读者们也许很容易联想到股票市场中的应用。而对于专业金融从业者来说，时间序列分析只是其中重要的方法论之一，更上层的，是整个复杂的量化交易领域。
传统的经济理论认为股票市场是有效的，价格波动是对市场信息的反应，投资者能够及时处理所有实时信息并做出最优决策。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
911s5这家知名的海外ip代理宣布倒闭，这给海外调查问卷和其他需要海外ip代理的业务带来了一定的影响。许多行业的从业者在911s5代理倒闭之前，大多数人都使用它的代理服务。然而，现在911s5的退出让许多人感到手足无措。在过去，911s5代理平台在做海外调查问卷方面表现卓越，因此市场上目前很难找到能够与之相较的代理平台。
量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤：
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测
你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！
现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
我们展示了如何将一个诺贝尔经济学奖获奖理论应用于股票市场，并使用简单的Python编程解决由此产生的优化问题。
在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数
本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）
图表库正变得越来越流行。小型开发团队只需导入HTML5 图表库和 JS 库即可构建具有数据可视化的全功能金融应用程序。
本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 。最后，提出了集合预测算法 。
风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
在该项目中，研究者把股票市场的历史价格走势看作一个复杂的不完全信息环境，而智能体需要在这个环境中最大化回报和最小化风险。相比于其他传统机器学习算法，深度强化学习的优势在于对股票交易任务进行马尔可夫决策过程建模，没有将识别市场状况和交易策略执行分开，更符合股票交易的特点。尽管基于深度强化学习的量化策略研究仍处于早期探索阶段，部分算法已经能够在特定的交易任务中展现出良好的收益。
---- 新智元报道 来源：medium.mybridge.co 编译：May 【新智元导读】在上个月的将近1000篇与Python相关的文章/项目中，Mybridge甄选了10篇最热文章，主题有关：Backend, Book, PLSDR, Dlib, Pipenv, Web Scraping, Serverless, LSTM, Gensim, 2D game等。 1. 2018的现代后端开发（书籍） Modern Backend Developer in 2018 今天的网络开发与几年前完全
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念
本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。同时，近几年又出现了研究股票市场的波动传递性
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Thársis Souza, PhD 编译：1+1=6 前言 我们都听过“相关性并不意味着因果关系”这句话，但我们如何量化因果关系呢？这是一项极其困难的任务，而且常常具有误导性，特别是当我们试图从观察数据推断因果关系而我们又无法进行对照试验或A/B测试时。 如上
本期作者：Khan Saad Bin Hasan 本期编辑：axuan 正文 许多经济学家认为股票市场是随机的，因为它受随机事件的支配，有效市场假说和随机游走理论中对此也有所说明。但是这是真的吗? 研
《经济学人》五月第一期杂志中，头条新闻中将数据比作世界上最有价值的资源。早在2014年马云董事长就说过阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司。文章[4]中说现在连GE、西门子等工业巨头也开始称自己是一家数据公司了。但文章[4]中也提出需要削弱在线服务供应商对数据的掌控力，让提供数据的一方拥有更大的控制权。这自然就提到一个问题，数据应该为谁而用？数据既然是世界上最有价值的资源，而大多又是由个人客户提供的，那自然应该也为客户所用，而不应只是用于那些拥有数据的公司提升市值，做各样的数据化运营等。
【30秒速览】 【【002】高风险高收益，常识or谎言？】一文介绍了低风险异象的常规定义和主要实证表现，并给出了研究者提出的多种低风险因子的列表。本文则更进一步，详细介绍每一种因子的具体定义，帮助您更好地理解它们的异同。
要执行此分析，我们需要资产的历史数据。数据提供者很多，有些是免费的，大多数是付费的。在本文中，我们将使用Yahoo金融网站上的数据。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅 编辑 | 周翔 【AI科技大本营导读】最近，A股尤其是上证指数走势凌厉，让营长有种身在牛市中的错觉。然而大盘天天涨，营长账户中还是那几百万，甚至还有所缩水。夜深人静的时候，营长常常会点着一支烟，思索到底有没有一个完美的算法，可以预测股价的涨跌，这样就可以早日实现财务自由，走向人生巅峰。这时，一篇外国友人的文章成功引起了营长的注意，看完后备受启发，所以我们将其编译后，分享给大家。 友情提醒：股市有风险，投资需谨慎。 对数据科学家来说，预测证券
《非随机漫步华尔街》是由Lo和MacKinlay撰写的一本在学术上具有挑战性的教科书：
股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股票市场走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个复杂的动态系统，受多方面因素的影响，例如国家金额正常的调整、公司内部结构的调整、以及媒体舆论的渲染等。
本文主要讲了一种基于深度学习的股票投资组合构建和收益率预测方法。具体来说，本文提出了一种新方法来提取股票收益率与市场因素之间的残差部分（Residual Factors），并利用这些信息来构建投资组合和预测股票收益率的分布信息。同时，本文还提出了一种新的神经网络结构，可以将金融市场中常见的不变性特征（如幅度不变性和时间尺度不变性）纳入模型中进行预测。通过实验验证，我们发现所提出的方法在投资组合构建和收益率预测方面表现更好，并且每个技术要素都对提高交易策略性能有贡献。因此，我们认为这些技术可能在各种金融问题中具有广泛应用价值。
对于影响北京市GDP 因素分析常用的方法是最小二乘回归。【1】但最小二乘有自身的缺陷，该方法要求较高，例如许多观测数据很难满足全部假设条件（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。
K线图是金融领域常用的技术分析工具，可以洞察地展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中，对多个股票的走势进行对比分析是非常重要的。随着金融市场的发展，投资者对于多种股票的对比分析需求越来越高。传统的方式是通过查看多种股票的历史数据并手动对比图表，但这种方式效率低下很容易出错。
不知不觉，2019过半了。最近节奏有点慌乱，看了点玄学，一晃2个周过去了，然而，并没有收获多少，感觉自己不是这块料
多年来，无数企业为了在其行业市场中领衔，不得不面对时间、资源短缺及其他问题，获得竞争优势有许多绊脚石，例如：时间、资源等。
最近这一两年，股市虽谈不上大牛市，倒也稳步向上，原来一直无法挣脱3000点魔咒的上证指数，今年年初也一路高歌，迈过了3500点。
股市涨涨跌跌，如潮起潮落，千千万万人前赴后继试图寻求股市涨跌的规律，破解投资和财富增值的密码，然而大多数人都无功而返。获得投资经验有四种方法：实践、历史、理论和统计。大多数人是通过第一种，即实际操作，这是最重要的经验获取方法。但是实际操作经验存在时代背景偏差，且经验积累非常有限，特别是对于经历少于一两轮股市周期的交易者而言。好的投资策略一定是历史和逻辑的统一，通过多层次、多维度的思考，综合利用理论、统计和历史研究方法，通过在实践中检验，不断优化自己的投资哲学和策略。今天为大家分享如何运用Python编程语言，实现对A股历史走势、涨跌频率和“月份效应”的量化分析和统计检验，试图从历史数据中挖掘有用的信息。尽管交易市场是人性的复杂博弈场，其涨跌规律难以准确度量，但历史总是惊人的相似，正如《圣经》所言：“已有的事，后必再有。已行的事，后必再行，日光之下并无新事”。
作者：huozi07 http://blog.csdn.net/huoz07/artile/details/48176587 为防范股票市场上的不确定性和风险，有效地度量股票指数收益率的波动性显得尤为重要。本文运用GARCH族模型拟合了股票指数收益率的波动性方程并实证研究了全球有代表性的上证综指、NASDAQ指数、德国DAX、日本日经指数。结果表明四个国家股票收益率均有聚集性、持续性，股票市场存在着冲击的非对称性。具体而言，美国、德国、日本股票市场对利空消息敏感，而对利好消息保持谨慎。而中国对利好利空消息均
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