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每日股票市场报告2025年1月6日 - 加纳股票...
GSE综合指数在当天开放4,890.27点的情况下关闭，其年初回报（YTD）为0.04％。GSE Financial Stock指数也以2,383.24分的持续结束，其YTD回报率为0.10％。总体市值为1,113.6亿GH-从前一天的阅读中，GH频繁2291万。在贸易活动方面，交易股数量从前704,976股下降了73.87％，至184,194股，当天的总价值交易（GHS12,054,405.58），从GHS1,714,270.40上涨了603.18％。另外，GLD上升了7.90，在GH¢399.80上关闭。
股票市场在经济增长中的作用
摘要：本研究探讨了全球范围内股票市场发展与经济增长之间的联系。通过分析 36 个国家 20 年（2003-2022 年）的面板数据，我们通过完全改进的普通最小二乘法 (OLS) 和面板向量误差修正模型来研究这种关系，以捕捉短期和长期动态。实证结果表明，短期内经济产出与股票市值之间存在双向影响，但仅限于高收入国家。相比之下，中低收入国家会经历短期效应，即股票市值有利于经济增长，但反之则不然。长期分析表明，股票市值对经济增长具有单向的积极影响，尽管这种影响在中低收入国家似乎较弱。因此，政策制定者，特别是中低收入国家的政策制定者，应着重加强其股票市场，以利用这些增长优势并支持可持续的经济发展。
印度股票市场的算法交易和情感分析
摘要。社交网络的快速增长产生了前所未有的用户生成数据，这为文本挖掘提供了绝佳的机会。情感分析是文本挖掘的重要组成部分，试图通过其内容和结构来了解作者对文本的看法。此类信息对于确定大量人的整体意见特别有价值。其实用性的示例正在预测票房销售或股票价格。用户生成的数据最容易访问的来源之一是Twitter，这使得其大多数用户数据通过其数据访问API免费获得。这项研究将预测Twitter上与股票相关的推文的情感价值，并证明这种情感与公司在实时流媒体环境中的股票价格的转移之间存在相关性。本研究数据范围从2018年到2024年。该研究表明，除一家公司以外，几乎所有公司的错误百分比均小于5％。在说明误差百分比小于5的地方，那么准确性很高，并且预测价格更准确。
使用机器学习技术进行股票市场指数预测：BIST 指数的应用
Özer 等人（2017）使用了 2012 年至 2016 年期间中国（上海）、印度（Nifty 50）、墨西哥（IPC-Mexico）、伊斯坦布尔（BIST 100）、美国（Nasdaq）、英国（FTSE-100）、德国（DAX）和法国（CAC-40）指数的每周收盘数据。在相关研究中，尝试比较模糊逻辑技术和人工神经网络模型，发现成功应用各种人工智能模型可以得到有希望的结果。在另一项研究（Manurung 等人，2018）中，他们使用 2013 年至 2018 年的中亚银行 (BCA) 数据进行股价预测，使用长短期记忆 (LSTM) 进行了预测研究，LSTM 是一种循环人工神经网络，用于数据中的重要参数（开盘价、最高价、最低价、收盘价）。分析结果表明，使用少于 1 年的短期数据而不是 3 年或 5 年的训练数据，LSTM 中的预测最为准确，并且优于传统的自回归移动平均 (ARIMA) 预测方法，对于短期数据的准确率为 56%，而准确率为 94%。
金融科技创新对股票市场效率的影响
引言股市和其他全球金融市场由于金融技术的快速增长（金融科技）而见证了范式的转变。传统交易，投资和法规已通过引入算法交易，区块链，机器人顾问和高频交易（HFT）等金融科技创新的引入。这些技术旨在提高市场运营的速度，效率和覆盖范围，从而为投资者和市场参与者提供不同的金融资产提供了新的方式。在股票市场效率的情况下，据说这是市场可以根据可用信息进行任何证券定价的情况。以这样的方式，有效的市场使证券能够以公允价值的价格交易，交易的最低成本和证券市场具有大量的流动性，这意味着它有助于最有效地分配资本。股票市场运营中金融科技的吸收在提高这些市场效率的这些参数方面具有很大的前景，这是因为通过过程自动化和更快的贸易执行速度减少了人类干扰。，但是这些优势伴随着某些缺点。HFT和算法交易之间的相互依赖性与各种问题有关，包括市场障碍，闪存崩溃和系统性风险状况。通过区块链权力下放的能力也是如此。目的本研究的主要目标是：1。研究金融科技创新在提高股票市场效率方面的作用。2。3。分析金融科技对股票市场效率关键方面的影响。调查与金融科技创新相关的潜在风险和挑战。
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。
股票市场预测时间序列分析使用堆叠...
1。处理顺序依赖性：股票市场数据本质上是顺序的，每个数据点取决于先前的数据点。lstms可以通过维护内部状态并选择性地记住或忘记以前的时间步骤中的信息来捕获数据中的远程依赖关系。