XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System股票价格
股市波动的动态
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
股票市场预测中的AI：书目分析
摘要。近年来，人工智能（AI）的迅速进步对交易实践产生了重大影响，为交易者提供了高级委托，从而改善了决策并增强交易策略，从而增加了利润和降低风险。大数据时代的发作进一步丰富了这一领域，可以访问广泛的财务数据，例如历史股票价格，公司财务报表，财务新闻文章，社交媒体情感和宏观经济指标，都可以公开使用。通过识别此广泛的数据集中的复杂模式和相关性，深度学习（DL）算法证明了它们比传统方法更准确地预测股票价格和市场趋势的能力。这项综合调查旨在对股票市场预测中采用的各种深度学习模型进行深入的研究。主要目的是将这些模型分为两种不同类型：Uni-Modal和多模态模型。通过探索每个类别中的细微差别，这项文献调查提供了对这些模型的优势，实力和对股票市场预测不断发展的研究格局的贡献的全面理解。我们的调查采用了一种系统的方法来进行CateGosize和分析股票市场预测中的深度学习模型。掌握了建立的数据库和存储库，我们将编写一个全面的数据集，其中包括与DL有关的DL有关的学术文章，会议论文和其他学术出版物。这项调查的发现为学术界和行业提供了宝贵的见解。该数据集将涵盖定义的时期，从而使我们能够捕获股票市场预测中研究趋势的时间演变。第一阶段涉及从已建立的数据库中提取和编译相关文献，包括但不限于Scopus，Web of Science和Google Scholar。该数据集将作为在股票市场预测中列出DL应用程序不断发展的景观的基础。随后，将采用先进的技术和方法，用于该领域中研究模式，模型共发生以及研究的智力结构。我们的研究确定了有影响力的作者，合作网络以及研究活动的地理分布，以发现新兴的研究群体。通过对
美国经济新闻和全球金融周期
我们提供了美国经济与全球金融周期之间存在因果关系的证据。利用盘中数据，我们表明美国宏观经济新闻发布对全球风险资产价格具有巨大而显著的影响。27 个国家的股票价格指数、VIX 和大宗商品价格在新闻发布后都瞬间上涨。股票指数的反应在各国之间同步变化，而且幅度很大——通常与标准普尔 500 指数的反应相当。此外，美国宏观经济新闻平均解释了外国股票市场季度变化的 23%。股票价格、债券收益率和风险溢价的联合行为表明，美国货币政策对新闻的系统性反应不会推动估计的影响。相反，证据表明它直接影响投资者的风险承担能力。我们的研究结果表明，美国在全球金融体系中的核心地位的一个副产品是，有关其商业周期的新闻对全球金融状况有很大影响。
机构股票
前景和股票选择：国防支出增加将刺激整个24财年26财年的市场增长。早些时候，大流行期间中国和印度之间的僵局促使政府加快了军事设备的土著化加速，以减少对进口的依赖，从而促进市场的增长。即使国防篮子的股票价格急剧上升（Nifty印度国防指数600万回报-37％）；由于以下因素，我们对该行业的前景保持乐观：（1）对长期执行增长的可见性，由强订单和健康管道支持； （2）通过本地化，集成的模块化结构和分包合同促进执行； （3）政府的偏好和领域专业知识； （4）富含现金的资产负债表，可防止由于阶段付款而引起的重大营运资金挑战； （5）内部研发投资和适当的技术支持。基于有吸引力的风险奖励比率，我们更喜欢Mazgaon Shipyard Docks Limited（MSDL），Bharat Dynamics（BDL）和Astra Microwave Private Limited（AMPL）。
美国，经济新闻和全球金融周期
我们为美国经济与全球财务周期之间的因果关系提供了证据。使用独特的盘中数据集，我们表明，我们的宏观新闻发布对全球风险资产价格有很大且显着影响。27个国家，商品价格和VIX的股票价格指数无疑是新闻发布的。股票索引的响应跨国共同移动，并且很大 - 通常与标准普尔500指数的响应相当。此外，这些效果是持久的。美国宏观经济新闻解释了国外股票市场季度变异的22％。股票价格和长期债券收益率的共同行为表明，对新闻的系统货币政策响应在解释国际股票市场的行为方面起着有限的作用。相反，证据与直接影响投资者的冒险行为一致。总的来说，我们的发现表明，美国在全球财务系统中的中心地位的副产品是，有关其商业周期的新闻对全球财务状况具有很大的影响。
FinanceGPT实验室 - 大量定量模型
摘要此白皮书介绍了FinanceGpt，这是一种新型的变异自动编码器生成对抗网络（VAE-GAN）框架，旨在解决大语模型（LLMS）和传统预测AI在财务预测和股票价格预测中的局限性。本文引入了大型定量模型（LQM），这是一种针对定量融资应用定制的新型预训练的生成AI模型。lqms捕获了定量关系的复杂性，并从复杂的财务数据中提取见解，解决数据波动的挑战，有限的历史数据，非线性关系和过度拟合。本文探讨了LQM的建筑，培训，应用和优势，以及它们改善AI驱动的财务分析和决策的潜力。它还讨论了FinanceGPT在人工通用情报（AGI）更广泛背景下的作用，从而强调了其对AGI在金融和投资中的发展的潜在贡献。
卖空披露规则对投资者的影响...
本文分析了新出台的空头头寸透明度要求如何影响投资者行为和证券价格。通过使用一个独特的数据集，该数据集包含高于监管披露门槛的公开头寸和低于监管披露门槛的保密头寸，我们提供了一些新颖的见解。头寸积累在门槛以下，表明相当一部分卖空者不愿公开披露其头寸。此外，我们提供的证据表明，透明度措施有效地代表了对秘密投资者的卖空约束，从而导致股票价格过高。具体而言，当此约束具有潜在约束力时，股票随后每月出现 1.0-1.4% 的负异常回报。不同的安慰剂测试验证了卖空约束源自披露门槛。总体而言，这些研究结果表明，卖空者对透明度监管的规避行为对股票市场效率产生了负面外部性。
专家如何理解气候风险的定价？
我们调查了财务专家对气候风险定价的信念，并分析这些信念如何影响股票回报期望。在一项全面的调查中，我们使用结构化和开放式问题引起了人们的信念。我们确定大多数人都有这样的观点，即气候风险在股票价格上不利地反映出，但它们对错误定价的来源和持久性保持了异质的信念。通过对开放文本响应的分析，我们描绘了额定专业人员使用的不同心理模型来解释和预测气候风险的资产定价含义。差异解释了短期（1年）和长期（10年）回报期望的差异。此外，我们记录了专家的政治倾向和地理，决定了他们所拥有的心理模型的类型。在最后一步中，我们表明了一种广泛持有的心理模型，该模型基于二阶信念，通过信息提供实验来影响专家的回报期望。
对金融市场中深厚学习的调查
摘要。本文调查了加固学习（RL）在股票价格预测中的应用，突出了其潜力和局限性。我们探讨了如何使用RL来优化交易策略，管理投资风险，找到套利机会并预测趋势。评论根据数据频率（高/非高高）和目标（预测/交易策略）对研究对象和方法进行了分类。我们分析了各种资产类别（股票，外汇等）和模型（RL，神经网络，LSTMS）在以前的工作中使用。关键发现表明，通过适应复杂的市场动态，RL比传统模型具有优势，并且结合情感分析可以进一步提高其有效性。我们确定了未来研究的有希望的途径，包括混合模型，更深层的情感整合以及改善风险管理。总体而言，该论文得出结论，RL对转变财务预测有很大的希望，从而提供了更准确和适应能力的决策工具。
具有算法交易的股票市场最佳获利策略
摘要：机器学习（ML）技术正在越来越多地应用于金融市场，以分析趋势和预测股票价格。在这项研究中，我们比较了嵌入股票交易策略的各种ML算法的价格预测和利润绩效。数据集包含来自中国股票市场CSI 300指数的每日数据，大约17年（2006- 2023年）。我们将投资者情感指标和相关财务因素作为特征纳入。我们训练有素的模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归和随机森林。结果表明，SVM模型的表现优于其他模型，在回测的60.52％的超额回报中获得了令人印象深刻的超额回报。此外，我们的研究将标准预测模型（例如Lasso和LSTM）与建议的方法进行了比较，为选择ML算法的用户提供了有价值的见解。最终，这项工作是未来财务应用中知情算法选择的基础。