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人工智能在股票市场分析中的作用研究
印度孟买新查尼路 315 号 摘要：人工智能的应用正在扩展到各个领域，包括金融行业，它使参与者能够根据人工智能生成的数据做出灵巧的判断。虽然使用人工智能交易股票并不是什么新鲜事，但它已经取得了长足的进步。基于人工智能的交易策略在市场分析、股票选择、股票价格预测、投资、投资组合构建等领域变得越来越重要。人工智能交易使用计算机算法和软件分析市场数据和趋势。它使用机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术分析数据以寻找模式并预测市场趋势。在人工智能的帮助下，人们正在做出有效的财务决策。为了做出智能资产配置和股票选择的决策，人工智能和机器学习使用技术来识别信号并捕获海量数据集之间的潜在关系。在本章中，我们将研究股票市场中各种人工智能工具和软件的使用如何显著改变股票交易。还需要研究人工智能在股市预测中的风险和挑战。索引词：人工智能、股票价格预测、财务决策。
中国宏观经济和股票市场前景2024年第2024季度
2023 2024 2025 1Q23 2Q23 3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q25 3Q25 4Q25 2024 2025 (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) 5.0 4.8 4.6 4.5 4.7 4.6 4.5 4.7 4.4 Consumption 7.9 5.4 5.1 5.4 3.9 4.2 4.2 4.0 4.0 4.3 4.3 4.5 4.7 4.5 GDP deflator (%) -0.5 -0.7 -0.1 0.9 -0.9 -0.8 -1.4 -1.3 -1.0 -0.8 -0.3 -0.2 -0.2 0.1 0.0 industrial production (%) 4.2 3.9 4.1 4.2 4.1 4.7 4.2 PPI通货膨胀（％）-3.0 -1.5 0.5 -1.6 -4.6 -4.6 -3.3 -2.7 -2.7 -2.7 -1.8 -1.8 -1.1.1 -0.5 1.0 0.7 0.3 0.3 0.3 0.0-0.0-0.0-0.0-0.0 CPI通胀（％） 1.80 1.80 2.00 1.90 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.60 1.60 1Y MLF rate (%) 2.50 2.50 2.50 2.75 2.65 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.30 2.30 CNY/USD 7.10 7.20 7.00 6.87 7.25 7.30 7.10 7.22 7.30 7.30 7.20 7.15 7.10 7.05 7.00 7.14 7.00（注）实际2023 2024 2025 1Q23 2Q23 3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q25 3Q25 4Q25 2024 2025 (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) (F) 5.0 4.8 4.6 4.5 4.7 4.6 4.5 4.7 4.4 Consumption 7.9 5.4 5.1 5.4 3.9 4.2 4.2 4.0 4.0 4.3 4.3 4.5 4.7 4.5 GDP deflator (%) -0.5 -0.7 -0.1 0.9 -0.9 -0.8 -1.4 -1.3 -1.0 -0.8 -0.3 -0.2 -0.2 0.1 0.0 industrial production (%) 4.2 3.9 4.1 4.2 4.1 4.7 4.2 PPI通货膨胀（％）-3.0 -1.5 0.5 -1.6 -4.6 -4.6 -3.3 -2.7 -2.7 -2.7 -1.8 -1.8 -1.1.1 -0.5 1.0 0.7 0.3 0.3 0.3 0.0-0.0-0.0-0.0-0.0 CPI通胀（％） 1.80 1.80 2.00 1.90 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.80 1.60 1.60 1Y MLF rate (%) 2.50 2.50 2.50 2.75 2.65 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.50 2.30 2.30 CNY/USD 7.10 7.20 7.00 6.87 7.25 7.30 7.10 7.22 7.30 7.30 7.20 7.15 7.10 7.05 7.00 7.14 7.00（注）实际
对中国和美国股票市场的传统和机器学习方法的比较分析
Abstract —In the volatile and uncertain financial markets of the post-COVID-19 era, our study conducts a comparative analysis of traditional econometric models—specifically, the AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Holt's Linear Exponential Smoothing (Holt's LES)—against advanced machine learning techniques, including Support Vector Regression (SVR), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Gated复发单位（GRU）。专注于标准普尔500指数和SSE指数的每日股票价格，该研究利用了一系列指标，例如R-squared，rmse，Mape和Mae来评估这些方法的预测准确性。这种方法使我们能够探索如何在大流行煽动的持续市场波动中捕获美国和中国等主要经济体的股票市场运动的复杂动态方面的票价。调查结果表明，虽然像Arima这样的传统模型在短期视野中表现出强烈的预测精度，但LSTM网络在捕获数据中捕获复杂的非线性模式方面表现出色，表现出优于更长的预测范围。这种细微的比较强调了每种模型的优势和局限性，LSTM的出现是最有效地导航大流行后金融市场的不可预测动态。我们的结果提供了对股票价格预测，帮助投资者，政策制定者和学者的预测方法的重要见解，以在持续的市场挑战中做出明智的决策。
分析算法交易对股票市场行为的影响：全面审查
现有有关算法交易的文献主要集中在其技术方面和直接市场影响上。但是，了解算法交易的更广泛的社会经济含义，包括其对市场完整性的影响，交易的民主化和系统性风险的潜力，存在一个显着的研究差距。此外，涉及算法交易的道德考虑因素（例如公平和透明度）在理解算法交易的机制和直接影响方面仍然取得了重要的巨大进步，仍然存在大量的研究差距。解决这些差距需要一种多学科的方法，该方法包括金融，技术，心理学和法律。通过弥合这些差距，研究人员可以更深入了解算法交易的复杂性及其对金融市场和社会的长期影响。
算法及其对股票市场的影响
算法交易的概念在过去十年中广受欢迎，因为算法贸易的建立已完全改变了市场上的交易方式。算法贸易的建立逐渐变化使市场交易的方式完全改变了。作为算法交易的一个子集，还出现了交易的数字基础，在线交易使公众意识到了金融市场。通过在线经纪人，现在每个人都可以从他们的房屋舒适中进行交易，当该系统足够聪明以推销订单时，它会转向算法交易。但是，算法交易的建立也引起了人们对其对市场波动的影响的担忧。本研究论文旨在研究算法交易对市场波动的影响，考虑到积极和负面影响。研究方法涉及一种混合方法方法，结合了定量和定性方法，以进行全面的理解。
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
股票市场中的人工智能：定量技术分析，模型重量优化和财务情感评估，以预测
摘要本研究论文展示了人工智能在预测股票市场时的实施。这样做，它重点是通过AI。模型和机器学习算法，以最大程度地提高利润潜力，提高投资并消除风险。可能有利可图的公司股票和股票吸引了投资者以及对股票市场的普遍兴趣（Malky，1973，第269页），导致更多的人试图预测市场价格的上涨或下跌。但是，股市的行业波动和看似不可预测的本质使许多买家冲动投资或做出不良的购买决定，例如在错误的时间出售或购买股票。本文概述了对收集的，分类的数据的线性回归和神经网络模型的训练和测试，以产生准确的预测。该计划还通过具有变压器生产的句子嵌入的深度学习模型利用自然语言处理（NLP），从而允许该算法考虑相关的社会经济和社会政治新闻，以更高的准确性以更高的准确性产生预测的价格。这些模型在为期两周的测试期内，亚马逊股价的平均预测错误为0.12％，Google股价为0.13％，微软测试数据集的股票价格为0.07％。本文最终评估了现有的预测方法，并以强大的机器学习系统为基础，以提供更有效的估计模型。背景尽管已有400多年的历史，但最近的加密货币，NFT和其他形式的数字资产的爆炸激发了人们对股票市场的突然兴趣。证券交易所的平均每日量，自2019年以来，该股票的平均每日量增加了一倍以上，达到了总合同的3830万美元（Trading＆Data，2023），证明了这一新的利息。市场还看到了日常交易的繁荣，买家希望利用低利率和佣金的可用性 -
比较DQN和双DQN强化学习算法的股票市场预测
摘要。金融业始终认为股市预测至关重要。近年来，加强学习技术在股票市场预测中的应用引起了人们的关注。这项研究旨在使用深Q-NETWORKS（DQN）和Double Deep Q-Network（DDQN）进行探索，以进行库存预测。历史股票价格和相关市场数据被用作构建培训DQN和DDQN模型的强化学习环境的输入。这些模型的目的是通过学习最佳政策来预测股票的未来价格趋势。结果表明，DQN和DDQN模型在股票市场预测任务中均表现出强大的性能。与传统指标的方法相比，他们能够更准确地捕获股市的非线性特征和动态变化。此外，DDQN模型在某些指标中显示出略高的结果，表明将目标网络用于稳定训练可以改善预测性能。这些发现对投资者和财务机构具有重要意义，为投资策略和风险管理提供了宝贵的见解。此外，通过探索在股票市场预测中的强化学习方法的应用，该研究为金融领域的进一步研究提供了新的观点。但是，市场的复杂性和不确定性可能会影响预测绩效。未来的研究可以集中于增强模型架构，优化培训算法以及考虑其他市场信息的公司，以提高预测的准确性和鲁棒性。
使用机器学习的股票市场预测
M.SC数据科学，计算机科学，孟买大学摘要股票市场预测一直是财务分析师和机器学习从业人员的重大兴趣和研究的主题。本摘要概述了股票市场预测领域中的关键方面和方法。金融市场的不可预测和动态性质为准确的预测带来了挑战。但是，机器学习技术的进步，大规模财务数据的可用性以及计算能力使计算促进了复杂预测模型的发展。在这项工作中，我们研究了各种机器学习算法的应用，包括回归，时间序列模型和支持向量机，以预测股票价格。该研究重点是数据预处理，功能工程和模型评估，以提高预测准确性。使用多样化的数据集评估指标，例如平方误差（MSE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来衡量模型性能。在承认金融市场的固有不确定性时，这项研究有助于就投资和金融中的数据驱动决策进行更广泛的对话。这项研究的结果提供了对股价预测中机器学习技术的优势和局限性的见解。关键字：机器学习1，线性回归2，投资策略3，金融市场4。1。其固有的波动性和复杂性促使人们追求准确的预测方法来破译其运动。引言股市作为一个动态而复杂的金融生态系统，引起了几代投资者，分析师和研究人员的关注。寻求有效的股票市场预测不仅是一项学术练习；它对财务决策，风险管理和对市场动态的广泛理解具有深远的影响。
中央银行、股票市场和实体经济
本文总结了货币政策与资产市场相互作用的实证研究，并回顾了我们之前对这些相互作用的理论研究。我们提出了一个简明的模型，其中货币政策影响资产总价格，进而影响经济活动，但存在滞后性。在这种背景下：（i）中央银行（简称美联储）为应对金融冲击而稳定资产总价格，必要时可使用大规模资产购买计划（“美联储看跌期权”）；（ii）当美联储受到约束时，负面金融冲击会导致需求衰退；（iii）美联储对总需求冲击的反应会增加资产价格波动，但这种波动对宏观经济具有有用的稳定作用；（iv）美联储对未来总需求和总供给的信念推动着资产总价格；（v）宏观经济新闻影响美联储的信念和资产价格；（vi）更精准的新闻会降低产出波动但会加剧资产市场波动； （七）市场与美联储之间的分歧微观上导致了货币政策冲击，并产生了政策风险溢价。JEL 代码：G12、E43、E44、E52、E32