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腐败和股票市场发展
本文着眼于腐败对股票市场发展的影响，强调发展经济和发达经济体之间的不同以及腐败在防止公司列入上市方面的作用。建立了一个理论模型来解释腐败对股票市场发展的影响可能会差异之后，我们在1995 - 2017年期间使用全球87个经济体样本来检验其假设。对于完整的样本，我们没有证据表明腐败对股票市场的发展有显着影响，但是当我们将样本分为两类时，这种情况会改变：高收入和低收入国家。对于较贫穷（发展中）国家的子样本，腐败库存的市场发展关系仍然是微不足道的或弱的。但是，对于高收入国家（发达国）的子样本，我们发现较低水平的统治和股票市值之间存在显着的关系，这是国内生产总值的一部分。我们的结果进一步表明，较高的收入和投资水平减少了上述关系的影响，这表明收益降低的形式，但这符合我们的理论模型的结果。我们的结果对替代性估计规范是可靠的，并确认了宏观经济基础知识（即收入，投资，国内信贷和宏观经济稳定性）对股票市场发展的重要性。尤其是，这些基本原理对于发展中的经济体似乎更为重要，然后再造成影响（如果有的话）。
监控叙述：股票市场的应用
在本研究中，我们表明，来自全球事件、语言和语调数据库 (GDELT) 的变量传达了重要的信息内容，在对美国股票市场进行建模时，这些信息内容可以改进纯宏观经济方法。基于这些指标，我们构建了时间序列，表示和衡量一些似乎相互对抗的叙述在当前市场环境中如何变化。也就是说，我们能够评估咆哮的 20 年代、回到 70 年代、长期停滞和货币经济叙述的强度，但我们也添加了与环境或社会方面相关的热门社会叙述，以及地缘政治风险叙述。我们正式化了一个信息内容框架，并表明在确定股市走势时，包括转化为定性故事的定量信号会带来附加价值。事实上，除了其基础变量具有更高的解释力之外，叙述还可以改善标准宏观经济模型的多样化并提高其质量。因此，我们的研究结果主张密切监测金融市场的叙述。
股票市场与经济指标之间的关系：来自新加坡和香港的证据
零：单位根（假设单个单位根过程） Im、Pesaran 和 Shin W-stat 1.68398 0.9539 5 204 ADF – Fisher 卡方 6.17265 0.8006 5 204 PP – Fisher 卡方 4.28539 0.9336 5 216 ** Fisher 检验的概率是使用渐近卡方计算的
股票市场投资中的人工智能
尽管还没有发现万无一失的公式，但是一些具有某些规则的工具可以提供更多获得良好回报的机会。应该进行适当的调查和决策，以达到目标金额[2]。为此，应该对投资不同的股票进行适当的研究。在进行任何股票投资之前，强烈建议您具备适当的知识和理解，并且还要定期了解市场周期。人们还应该以非常系统的方式投资，有纪律的投资将为长期计划带来丰厚的回报[3]。情绪永远不会做出判断，初学者可以从低风险开始，然后进行投资组合多元化[4 - 5]。此外，每次都不可能获得相同的回报，因此人们应该考虑现实的期望，并且每次都应该通过适当使用风险承受能力来监控投资的增长，并使用不同的目标和时间表[6]。
评估俄罗斯股票市场负责任投资动量策略的有效性
摘要。在现代条件下，将 ESG 标准纳入资产管理人的投资决策被视为可持续经济发展的关键因素。我们自 2011 年 12 月至 2020 年 12 月期间，对比了基于责任和开放指数的动量-ESG 策略与基于莫斯科交易所大盘指数的动量策略的有效性。我们提出了一种将 ESG 标准整合到动量策略中的算法。我们根据月度回报选择“赢家”和“输家”股票。动量-ESG 策略在 12 个月的时间范围内具有较高的夏普比率，动量策略在 6 个月的时间范围内具有较高的夏普比率。动量-ESG 策略的测试表明，在投资期间，与不考虑 ESG 因素的动量策略相比，其夏普比率效率更高。
股票市场与经济指标的相关性
本文由荣誉计划在内布拉斯加大学 - 林肯大学提供免费和公开访问。已被授权的Nebraska@Nebraska University of Nebraska University of Nebraska -Lincoln的授权管理员所接受，内布拉斯加州林肯大学。
股票市场中的人工智能
人工智能发展迅速，算法也越来越复杂，准确性也日益提高。即使如此，股票市场的人工智能仍然在使用交易员长期以来使用的相同基本概念。最新技术强调通过神经网络进行多层分析，但底层概念包括平均值、最小值、中位数、众数、正态性、偏度、峰度、平稳性等。除此之外，在编写这些算法时还会吸收技术交易中使用的指标。其中一些是：1. 简单移动平均线 (SMA) - 即使是最简单的概念（如 SMA）也用于人工智能，其中平均选定的价格范围，即在一定时期内（可能是 10 天、一个月或几年）的收盘价。它主要用于确定资产在特定时间范围内是呈现看涨趋势还是看跌趋势。 2. 最高-最高、最低-最低——尽管最高-最高和最低-最低仅仅是股票价格的图形分析，并不能准确预测未来，但人工智能仍会使用它作为分析股票市场的其他复杂指标的基础。它主要由算法使用，为用户提供更准确的进入和退出点。 3. 布林带——这是另一种统计图表，以图表移动平均价格以下和以上的标准偏差包裹股票价格图表。它考虑到
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf 量子增强条形码解码和模式识别 tranexamic酸对脑损伤患者颅内出血和梗塞的影响：crash-3试验患者样本中的预先计划的质量 合成聚合物中的轻驱动驱动 Haikou 中的数字技术和非异性恋空间 fMRI大脑网络的微型典型和规范集合 指导股票市场网络的热力学基序分析 绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器 自由空间量子通信的限制和安全性
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依靠一个或多个概率特征：可信的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的互联网相似。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动