多数据源预测股价走势:股票越活跃,准确性就越高
Forecasting Stock Price Movements with Multiple Data Sources: Evidence from Stock Market in China
作者:Zhongbao Zhou, et al.
出处:Physica A, 2020-03
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作者:Zhongbao Zhou, et al.
出处:Physica A, 2020-03
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本文主要有以下几点改进: 1.特征:加入新特征,beta,macd,willr等。 2.模型:使用随机森林,其中树的个数限制为15,树的最大深度为25,防止过拟合。使用回归算法而不是分类算法。 3.标注:使用(卖出价格-买入价格)/ 买入价格作为标签。 4.回测:股票资金分配,使得排名靠前的
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1 本着价值投资的观点,通过深度学习模型对企业下季营业收入,净利润等财报进行预测,有利于投资者做出正确决定。同时对于普通投资者来说,可操作性较强。 2:模型为预测60个交易日(即3个月后)的营业收入同比增长率(fs_operating_revenue_yoy处理时数据做了小数和非线性处理) 3:结果
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在BigQuant上做股票数据分析和可视化展示真是太方便了。只需要写两行代码,其他都是搭积木。
在交易中是否我们常常会想一个已经连续涨的股票(比如3天),继续上涨的概率大么?(好吧,这很散户思维,只考虑了一个维度)。除了看连续上涨的股票上涨概率,我们还需要用全市场股票上涨情况做为对比(不然就很业余
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# 本代码由可视化策略环境自动生成 2021年8月25日 15:32
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码,粘贴到新建的代码单元或者策略,然后修改。
m1 = M.input_features.v1(
features="""
# #号开
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发现很少人研究抓龙头的策略,写了一个模型试试看。
感觉槽点是Label 龙头股的方法,考虑的比较天真,还需要继续改进 模型是GBT regression,Label是给龙头股打分 window内分数高的具有:涨幅高,回撤小,突破的时间早。 以此为idea 做label
还有个思路,是用概念板块的
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平时喜欢做研究,分享一个策略,希望和大家多交流!欢迎拍砖!
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由于, 大宽禁用了base64模块, 我特意实现了这个模块
于是
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A股分两种:“漂亮50”和“要命3000” http://stock.qq.com/a/20170428/006821.htm 证券时报记者以三个指标筛选出A股的“漂亮50”,这三个指标分别是净利润增长率长大于15%,连续3年净资产收益率大于15%,市盈率低于35。
参照这个指标,我在bigq
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本策略主要分享如何以指定价格来买入或卖出股票。
平台回测支持不同的滑点模型,相关的文档可以参考:https://bigquant.com/docs/develop/modules/trade/settings_methods.html
该滑点模型只能在 initialization 中调用及
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ps:非本人代码,来自网络开源分享 分享一篇,科赛网《〈 公开新闻预测A股行业板块动向〉〉比赛第三名的开源方案: 本次比赛使用的tushare免费数据,个人可以复现。
import datetime
import os
import sys
from multiprocessi
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