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CIO 2023 年展望 - LGIM
此外，我们预计股市将在经济衰退结束前触底。周期的衰退后期和复苏初期通常是投资的最佳时机。我们认为，只有当经济低谷的可见性改善时，风险资产才能转向更健康的环境——可能在今年年底。一个积极的经济发展是，在需求降温和供应链改善的帮助下，商品价格通胀将在 2023 年迅速下降。然而，不幸的是，服务业通胀可能会更加棘手。
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。
与Python交易初学者-Market Veda
本课程是为希望使用技术提高交易技巧的任何人设计的，无论交易或编程方面的经验如何。它迎合了广泛的受众，包括：业余交易者进入股市。投资者旨在与Python进行回测策略。专家酌处交易者过渡到系统交易。初学者寻求改进结果的中级交易者。程序员探索交易世界。任何想在股票市场领先于技术进步的人。
软件并购市场 - ARTHOS 公司财务
我们预计软件并购活动的这种积极势头将在 2022 年持续，原因有几个。并购市场已经对 Covid-19 新闻免疫，当新的封锁出现时，股市只会感冒。其次，这场大流行表明，只有那些以高度自动化和数字化的方式高效经营公司的人才能长期生存。结果是对软件产品的需求很高，对软件行业的公司也是如此。这可以追溯到几个趋势，例如对软件产品的需求不断增加
全球多策略基金
由于投资者降低了对 2025 年放宽借贷条件的预期，股市在年底下跌。美国股市领跌，因为美联储表示，预计 2025 年降息次数将减少，因为通胀可能需要更长时间才能回到 2% 的目标水平以下。以美元计算，标准普尔 500 指数下跌 -2.4%，纳斯达克指数上涨 0.6%，美国小型股指数大幅下跌 -7.8%。欧洲股市也出现下跌，MSCI 欧洲指数以美元计算下跌 -2.5%，但以欧元计算下跌 -0.5%。由于美联储表示预计 2025 年货币宽松步伐将放缓，美国核心 10 年期国债收益率上升，而在欧洲，评级机构穆迪在对经济、政府支出和政治不确定性的担忧中下调了法国 10 年期国债的信用评级，导致法国 10 年期国债收益率大幅上涨。美国基准 10 年期国债收益率升至 4.57%，德国 10 年期国债收益率和英国国债收益率也分别在年底上涨至 2.37% 和 4.47%。多元化 CRY 商品指数上涨 3.4%，其中原油上涨 5.5%，但黄金下跌 -0.7%。VIX 指数从 13.51 上涨至 17.35，而 MOVE 指数也从 95.22 上涨至月底的 98.80。
买入并持有作为一种投资策略：权衡利弊
采用买入并持有策略，普通投资者只需购买声誉良好的股票或股票基金 1 的股份（通常是在知识渊博的金融专业人士的帮助下）并持有其投资数年即可。根据股市的历史长期增长轨迹，买入并持有的投资者希望通过享受投资价值的收益来获得回报。对于跟踪大盘指数的股票指数基金，投资者的收益通常会反映大盘的收益。虽然过去的表现并不能保证未来的结果，但最重要的是买入并持有相对容易实施。
金融领域的量子计算：2024 年趋势...
• 2024 年 1 月 3 日——“与穆迪分析合作的量子增强机器学习”报道了 Rigetti Computing 与穆迪合作开发量子增强机器学习的情况。 • 2024 年 1 月 8 日——“Arqit 和万事达卡增强金融机构数字资产安全性和合规性”宣布将 Arqit 的量子安全加密与万事达卡的 Ciphertrace Sentry 相结合。 • 2024 年 1 月 9 日——“量子力学模型揭示股市隐藏模式”报道了一种可用于研究某些股市异常的量子模型。 • 2024 年 1 月 11 日——“量子计算：领导者现在需要知道什么”将欺诈和风险模式的识别列为一个可以用量子计算机更快解决的大规模问题。 • 2024 年 1 月 16 日——“量子经济蓝图”认为，量子技术鸿沟的扩大将导致全球金融和其他领域的不平衡。 • 2024 年 1 月 25 日——“使用矩阵乘积状态进行正态分布的量子态准备”提出了一种有效准备正态概率分布量子态的方法，该方法可应用于蒙特卡洛模拟。 • 2024 年 1 月 26 日——“DORA 和您的量子安全加密迁移”报道称，《数字运营弹性法案》（DORA）要求欧盟的金融实体采用 PQC。
推荐引用 推荐引用 梁玉准，“基于人工智能技术的股市预测”（2021 年）。电子论文、项目和学位论文。1324。https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd/1324
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