Jun, 2022

揭示公司年报后预测股票价格走势：以 2021 年中国 CSI 300 股票为例的案例研究

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TL;DR通过使用不同的机器学习模型和两组金融指标，本研究研究了股市中公司公布年报后第二天的股价趋势，得出结论基于公司新公布的年度报告财务指标，股票价格很难预测。
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发现论文，激发创造
  • 使用 CNN 和 LSTM 的深度学习模型 robust 分析股票价格时序

    本研究基于印度国家股票交易所（NSE）中一家著名公司自 2012 年 12 月 31 日至 2015 年 1 月 9 日间五分钟间隔的股票价格历史数据，构建了四个卷积神经网络（CNN）和五个长短时记忆（LSTM）深度学习模型，精确预测未来的股票价格，并提供了这些模型的执行时间和均方根误差（RMSE）的详细预测准确性结果。

    Nov, 2020

  • 每日新闻情感对股票价格预测的影响

    为了预测股票的未来价格，我们设计了一个高效的系统来捕捉 NITY50 股票的新闻情绪，并通过对新闻数据库和股票价格信息进行处理，使用多个 LSTM 模型来预测股票价格，并比较其表现。

    Aug, 2023

  • 利用外生变量和机器学习算法进行短期股票价格预测

    追溯 2020 年 3 月至 2022 年 5 月的短期内，该研究比较了四种机器学习模型在预测纽约证券交易所三支知名股票的准确性，并发现 XGBoost 模型虽然运行时间较长（最多 10 秒），但提供了最高的准确性。

    May, 2023

  • 使用随机森林预测股市价格走向

    使用随机森林分类器等机器学习算法，通过对技术指标进行特征筛选，进行股价预测，预测效果优于已有文献中现有的算法。

    Apr, 2016

  • 预测新闻情感对股市的影响

    通过情感分析市场新闻，本文针对金融市场制定了情感分析字典和模型，并对医药股市的新闻进行了分析，得出仅从新闻情感中，对于预测短期股价趋势有 70.59% 的准确率。

    Dec, 2018

  • 使用深度学习和自然语言处理的股票价格预测鲁棒性预测模型

    提出了一种利用机器学习、深度学习和自然语言处理的混合方法来预测股票价格走势，包括对印度国家股票交易所的 NIFTY50 指数数据进行分析、使用分类技术预测股票价格走势，使用回归模型预测股票收盘价等，最终通过集成情感分析模块，用推特情感和上周收盘价来预测下周的股票价格。所提出的算法通过自组织模糊神经网络方法的交叉验证得到了有趣的结果。

    Dec, 2019

  • GPT-InvestAR: 通过大型语言模型对年度报告分析增强股票投资策略

    年度报告包含了上市公司的财务状况，有助于评估其对股票价格的潜在影响。本文利用大型语言模型的能力简化了所有公司年度报告的评估过程，并通过历史股价数据编制了量化模型数据集，使用机器学习模型进行训练，结果显示出对标普 500 指数的良好超额收益。该研究为未来相关工作提供了一个框架，同时开源了相关代码。

    Sep, 2023

  • FinReport: 基于新闻因素分析模型的可解释股票收益预测

    构建自动系统 FinReport，基于财经新闻公告和多因子模型，用于帮助普通投资者收集信息、分析，并生成报告；包括新闻因子化模块、回报预测模块和风险评估模块，通过真实数据集的广泛实验，验证了其有效性和可解释性。

    Mar, 2024

  • 应用情感分析辅助不同类型的 LSTM 模型对股票价格预测模型的效率对比

    本文研究旨在找到最佳模型利用公司预测数据和行业表现以及相应公司的情况来准确预测股权股价的短期和长期目标。

    Jul, 2023

  • 基于时间序列分析的股票价格预测：机器学习和深度学习模型

    本研究利用统计学、机器学习和深度学习模型建立了一个强大而准确的股票价格预测框架，研究结果表明该多模型的结合方法可以从波动和随机的股票价格数据中有效地学习。

    Apr, 2020