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欧洲商业周期指标。2024 年第二季度
1.1. 经济景气指标 2 1.2. 雷达图 2 1.3. 就业预期指标 3 1.4. 不确定性 4 1.5. 行业信心指标 4 1.6. 行业就业预期 5 1.7. 行业 – 限制生产的因素（百分比） 5 1.8. 服务业信心指标 6 1.9. 服务业就业预期 6 1.10. 零售贸易信心指标 7 1.11. 建筑业信心指标 7 1.12. 消费者信心指标 8 1.13. 欧元区和欧盟消费者定量价格感知和预期 9 1.14. 欧盟各部门经济景气追踪器 9 1.15. 欧元区各部门经济景气追踪器 11 2.1. 德国经济景气指标 12 2.2. 德国气候追踪器 12 2.3.德国雷达图 12 2.4. 法国经济景气指标 13 2.5. 法国气候追踪器 13 2.6. 法国雷达图 13 2.7. 意大利经济景气指标 14 2.8. 意大利气候追踪器 14 2.9. 意大利雷达图 14 2.10. 西班牙经济景气指标 15 2.11. 西班牙气候追踪器 15 2.12. 西班牙雷达图 15 2.13. 荷兰经济景气指标 16 2.14. 荷兰气候追踪器 16
CHATGPT中偏见的感知：社交媒体数据的分析
Leiter等。[11]分析了Twitter用户对ChatGpt的看法。作者分析了推文的情感，情感随着时间的变化，跨语言的情感以及主题的分析。使用由“ #chatgpt”组成的简单搜索查询，作者从168,000多个Twitter用户中收集了330,000多条推文。结果和分析表明，有100,163条推文具有积极的情绪，174,684条推文具有中性情绪，而59,961条推文具有负面情绪。随着时间的流逝，情感分析显示在分析的时间范围内的情感下降趋势。英语与非英语推文的平均情感几乎相似。与日语，法语，西班牙语和德语的推文相比，用英语的推文具有更多的积极情感。最后，推文主要与五个主题有关：商业，技术，教育，日常生活和社会问题。
利用自上而下的sector allo
为了回答这个问题，我们介绍了一种基于LLM的新型方法，该方法通过对宏观经济和市场情感数据的综合分析来强调顶级部门分配。现有方法包含各种数据源，包括情感和基本原理，但它们通常集中于对单个证券的自下而上分析。我们的框架利用LLMS系统地处理和合成多个数据流（包括政策文档，经济指标和情感模式），从而根据市场条件对部门分配的动态调整。通过自动化这些宏观财务关系的提取和解释，我们的框架通过主要自上而下的镜头增强了部门分配策略的响应能力。这提供了一种更系统的方法来捕捉情感驱动的价格变动，从而为扇区级别的投资组合结构提供了新的见解，以补充传统的安全级别分析。
基于词典的方法的比较，机器学习...
情感分析是一种自然语言处理（NLP）方法，它标识了文本中包含的情感。由于其在各种领域的潜在应用，包括财务，市场营销和公众舆论监控，因此受到了极大的关注。在金融领域，情绪分析对于分析市场趋势，预测股票价格和指导投资选择至关重要。本研究论文比较了使用Twitter数据对美国索引的大帽和小帽公司的情感分析中基于词典的方法，机器学习技术和Chatgpt的性能。实施CHATGPT的目的是确定目前正在淹没社交媒体场景的著名工具的有用性。结果表明，随机森林的总体准确性最高，大帽子的83.6％，而小帽子上的森林则达到了78.8％。ChatGpt情感的大帽子的精度为77.44％，而小帽子的精度为72.43％。同时，性能最低的方法是TextBlob，其精度为46.52％，而小帽子的精度为43.57％。随机森林能够理解推文的背景并处理语句和短语，而Chatgpt仍在开发中，但有可能在将来表现更好。在股票市场中使用的语术语和短语很多，这些词语中未包含在TextBlob词典中。因此，TextBlob的性能是性能最低的方法。
深果，人工智能和开放的作用 -
摘要这项研究研究了Deepfake和开源智能（OSINT）在使虚假运动及其社会后果的作用。使用DeepFake检测挑战（DFDC）数据集进行技术评估，OSINT网络和情感分析的社交媒体数据集以及来自全球虚假信息索引的公众舆论数据，研究应用机器学习分类，网络分析，情感分析和中断时间序列（ITS）分析。技术评估的检测准确性为0.73，精度为0.75，召回0.70，确定了识别合成介质的增强区域。OSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。 情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。 建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINTOSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINT
深度学习：财务高级技术
标题页奉献序言前言第1章：财务深度学习简介-1。Key Concepts - 1.Project: Exploring Deep Learning Applications in Finance Chapter 2: Fundamentals of Deep Learning - 2.Key Concepts - 2.Project: Building and Evaluating a Deep Learning Model for Stock Price Prediction Chapter 3: Analyzing Financial Time Series Data - 3.Key Concepts - 3.Project: Forecasting Stock Prices Using Time Series Analysis and Deep Learning Chapter 4: Sentiment Analysis and Natural Language Processing (NLP) in Finance - 4.关键概念-4。项目：市场预测金融新闻的情绪分析第5章：财务交易的强化学习 - 5.键概念 - 5.项目：制定和评估财务交易的强化学习策略
“股价的波动” -IJRPR
1。1.跨性波动模式：分析显示，价格和数量之间股票市场的波动性增长时期，在整个研究期间表现出适度的波动性，偶尔出现尖峰。2。2.市场情绪：社交媒体情绪的分析表明，增加的负面情绪与更高的波动相关。VIX索引与标准普尔500的挥发性有很强的正相关。”3。3.挥发性聚类：GARCH（1,1）模型证实了挥发性聚类的存在，表明高波动率的周期往往会随后发生更高的波动性。自相关测试显示出挥发性的持久性。4。波动性和风险：β值较高的库存表现出较高的波动性。在波动性和风险溢价之间观察到正相关关系。
2024 年 12 月 6 日每周经济更新
周五，消费者信心指数：“消费者信心指数连续第五个月回升，上涨约 3%，达到七个月以来的最高水平。耐用品购买条件的激增导致当前经济状况飙升超过 20%。耐用品价格上涨并非经济强劲的迹象，而主要是因为人们认为现在购买耐用品将使买家避免未来价格上涨。”
