MIT ACSC,Alandi,浦那,印度摘要:股市的波动性是对金融市场健康和经济情绪的广泛报道。 波动率是股票价格转移的统计指标,其特征是包括投资者情绪,宏观经济变量,地缘政治事件以及公司行动在内的大量因素。 股票市场波动对金融家,政策制定者和货币经理来说是感兴趣的,因为它对投资,风险评估和经济预测具有直接影响。 本文涵盖了通过标准偏差,β系数和波动率指标等参数来测量波动率的起源,以及金融部门波动率的影响。 它还涵盖了市场上的过去趋势,包括重大金融危机及其对投资者情绪和市场领导力的影响。 该研究还解释了其他风险管理工具,例如多元化,对冲和算法交易,这些工具包含市场波动的负面影响。 从证据和理论中得出结论,该研究希望阐明预测模型,这些模型将促使政策制定者和投资者在面对不确定性时做出明智的选择。 关键字:股票市场,波动性,风险管理,市场趋势,经济因素,投资者行为MIT ACSC,Alandi,浦那,印度摘要:股市的波动性是对金融市场健康和经济情绪的广泛报道。波动率是股票价格转移的统计指标,其特征是包括投资者情绪,宏观经济变量,地缘政治事件以及公司行动在内的大量因素。股票市场波动对金融家,政策制定者和货币经理来说是感兴趣的,因为它对投资,风险评估和经济预测具有直接影响。本文涵盖了通过标准偏差,β系数和波动率指标等参数来测量波动率的起源,以及金融部门波动率的影响。它还涵盖了市场上的过去趋势,包括重大金融危机及其对投资者情绪和市场领导力的影响。该研究还解释了其他风险管理工具,例如多元化,对冲和算法交易,这些工具包含市场波动的负面影响。从证据和理论中得出结论,该研究希望阐明预测模型,这些模型将促使政策制定者和投资者在面对不确定性时做出明智的选择。关键字:股票市场,波动性,风险管理,市场趋势,经济因素,投资者行为
b“由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化,股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现:指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数,通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算,不包括使用衍生品头寸(如适用)。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b"由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化,股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。不能保证公司会宣布、继续支付或增加股息。综合综合包括根据 JPMIM 的价值优势战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。通过此策略,无论市值如何,上市公司都有资格购买。我们的投资流程力求找到那些能够产生大量现金流的公司,这些公司的管理团队能够有效地分配资本,以提高每股的内在价值。我们认为,这些公司最有可能在长期内跑赢市场。2008 年 6 月之前的表现来自 All Cap Value(以前称为 Value Advantage)机构综合指数,该指数可能反映出无法在 Value Advantage 管理账户中复制的投资。此类投资的示例包括但不限于以每股市场价值交易的证券,这将导致购买零碎股票和衍生品。成立日期为 2005 年 3 月 1 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效,而指数则不会。您不能直接投资于指数。Russell 3000 价值指数是一种非管理指数,用于衡量市净率较低和预测增长值较低的 Russell 3000 公司(美国最大的 3000 家公司)的绩效。过去的表现并不能保证未来的结果。顶级持股 列出的十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每个人”
摘要:股票市场的特点是波动剧烈、非线性以及内部和外部环境变量的变化。人工智能 (AI) 技术可以检测到这种非线性,从而大大改善预测结果。本文回顾了 148 项利用神经和混合神经技术预测股票市场的研究,这些研究基于使用 NVivo 12 软件获得的 43 个自动编码主题进行分类。我们根据两大类将调查文章分组,即研究特征和模型特征,其中“研究特征”进一步分为涵盖的股票市场、输入数据和研究性质;“模型特征”分为数据预处理、人工智能技术、训练算法和绩效衡量标准。我们的研究结果表明,人工智能技术可以成功地用于研究和分析股票市场活动。最后,我们为潜在的金融市场分析师、人工智能和软计算奖学金制定了研究议程。
2023 2024 2025 1Q23 2Q23 3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q24 3Q24 4Q24 2024 2025 (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) Real GDP (%) 5.2 4.7 4.4 4.5 6.3 4.9 5.2 5.3 4.7 4.6 4.5 4.3 4.5 4.4 4.3 4.8 4.5 consumption 7.9 4.3 4.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA investment 3.6 3.1 4.0 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA net exports (contribution) -0.6 1.1 0.4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA Nominal GDP (%) 4.6 4.1 4.3 5.2 5.4 3.9 4.2 4.2 4.0 4.0 4.1 4.0 4.3 4.5 4.3 NA NA GDP deflator (%) -0.5 -0.6 -0.1 0.9 -0.9 -0.8 -1.4 -1.3 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 0.1 0.0 NA NA Industrial production (%) 4.5 5.4 4.1 3.0 4.5 4.3 6.0 6.1 5.8 5.0 4.8 3.9 4.1 4.2 4.1 5.3 4.5 PPI inflation (%) -3.0 -1.7 0.2 -1.6 -4.6 -3.3 -2.7 -2.7 -1.6 -1.7 -0.8 0.0 0.7 0.3 0.0 -1.5 0.6 CPI通胀率(%) 0.2 0.4 0.7 1.3 0.1 -0.1 -0.3 0.0 0.3 0.5 0.7 0.6 0.7 0.7 0.7 0.5 1.3 7D逆回购利率(%) 1.80 1.50 1.20 2.00 1.90 1.80 1.80 1.80 1.80 1.50 1.50 1.50 1.30 1.20 1.50 1.30 人民币/美元 7.10 7.20 7.10 6.87 7.25 7.30 7.10 7.22 7.27 7.02 7.20 7.20 7.15 7.15 7.10 7.08 6.93 (注) 实际数字
中国股市反弹交易的修昔底德上限:中国间谍活动激增改变投资者的方程式人们经常问我有关地缘政治风险的问题。也许他们读过欧亚集团 2017 年出版的《地缘政治衰退》之类的出版物,其中包括以下荒谬的开场白:“今年是战后最动荡的政治风险环境,对全球市场而言至少与 2008 年的经济衰退一样重要”。我觉得欧亚集团每年都将今年视为战后最动荡的政治风险环境,但无论如何:将 2017 年的市场风险与 2008 年经济衰退(大萧条以来最严重的全球经济衰退)进行比较是荒谬的。欧亚集团对地缘政治对市场影响的判断有多错误? 2017 年全球股市(MSCI 全球股票指数)上涨 23%,每日年化波动率为 5.6%,为 1972 年该指数成立以来的最低波动率。自那以来,全球股市也上涨了 150%。我并不经常撰写有关地缘政治的文章,主要是因为它对美国股票投资者来说不是一个很有用的信号。我更新了我们的投资信号分析来解释原因。对于每个变量,我们计算变量显示强势读数和弱势读数时的市场回报;最后一栏中两者的净值显示了完美预见的好处。在过去 25 年里,对投资者来说预测能力最好的变量是:就业人数、工业生产 1、领先指标和财务状况。相比之下,地缘政治风险指数接近底部且符号为负,表明投资者使用它会产生适得其反的效果。这一发现与我们发表的其他研究一致,这些研究表明,在所有战后地缘政治事件中,只有 1973 年的阿以战争在几个月后仍然影响着全球市场,这主要反映了美国能源依赖时期的欧佩克石油禁运以及尼克松的工资和价格管制。
本评论论文研究了机器学习技术预测股票市场崩溃的利用。它调查现有方法论,确定共同趋势并分析优势和劣势。提出了一个新颖的方法学框架,将集成学习,替代数据源和模型的解释性整合在一起,以解决当前方法中的局限性。所提出的框架旨在提高财务预测的预测准确性,透明度和可行的见解。未来的研究方向包括经验验证,跨学科合作以及新兴技术的整合。继续研究利用机器学习进行财务预测对于推进风险管理实践和促进弹性金融系统至关重要。