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每日股票市场报告 2025 年 1 月 20 日 - 加纳股票......
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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 -
研究论文 股市影响实体经济吗？基于中国股市流动性的实证分析
本文考察股票市场与实体经济之间的因果效应。本文基于1998—2017年中国A股市场的数据，运用固定效应模型等方法，从个股层面的流动性不足对企业投资决策影响的角度研究股票市场与实体经济之间的因果效应。实证结果表明，股票流动性不足显著抑制企业投资。信息不对称是股票市场与实体经济之间联系的重要渠道之一，信息不对称引发的融资约束和代理冲突显著影响因果效应，缓解市场信息不对称的宏观经济政策能够通过股票市场有效作用于实体经济。本研究从因果效应的微观视角，控制时间效应和个体效应，进一步探究股票市场与实体经济之间的影响机制，表明宏观经济政策能够通过股票市场有效影响实体经济，为未来宏观政策的制定提供决策参考。
如何在股市成功投资？指数基金投资策略分析
本文旨在研究股票市场中的最佳投资策略。我们认为指数基金投资是股票市场中最好的投资策略。本文中使用的大多数实证证据使我们得出这样的结论：投资者几乎不可能通过投资单个公司或选择市场时机来超越整个市场。我们认为本文有双重贡献。它为学术文献做出了贡献，同时也提供了投资股票市场的基本知识，我们相信这将最大限度地降低损失风险。投资股票市场是一项具有挑战性的行动。许多投资者在股票市场中亏损。其原因是缺乏对市场周期的了解、情绪化决策、遵循投机赌博投资策略等。在本文中，我们提供了我们声称的股票市场投资最佳策略。利用经验事实和分析，我们试图提供投资股票市场的最佳策略，投资者可以通过该策略降低风险并确保成功。我们声称，投资共同基金指数（例如标准普尔 500 指数和其他类似指数）是股票市场长期成功的最佳方式。标准普尔 500 指数是一种股票市场指数，用于衡量美国股票市场上市的 500 家公司的表现。这些公司的参与取决于他们的成功。如果表现不佳，它们将被从指数中剔除。后一种策略使标准普尔指数比单个公司更安全。
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那么，这一宏观经济形势对投资市场意味着什么？嗯，总而言之，通胀率上升和利率上升的双重影响对股票市场和更为保守的债券市场都产生了负面影响。而且，正如我刚才提到的，更高的利率会减缓经济增长。经济放缓使企业更难增加利润，而股票市场投资者不希望看到自己拥有的公司利润下降。因此，我们看到股票市场回报率大幅下降。从屏幕上的图表中可以看出，全球股票市场指数的回报率今年下降了 15% 以上。现在，债券市场，即更为保守的投资，也因通胀的再次出现而苦苦挣扎。收益率（实际上是持有债券所获得的收入水平）必须提高以弥补通货膨胀的侵蚀效应。但这也意味着债券价格需要下调，从而导致债券整体回报率为负。从图表中您可以再次看到，全球债券市场今年已下跌超过 13%。
公告大师研讨会SOSE 2025“金融中的人工智能”
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降低速率：不是，而是
全球：为完美定价，金融市场之间的错位在2024年第一季度继续。看来，由于经济在2023年没有陷入衰退时，人们就永远不会陷入衰退，因此他们永远不会。这是来自美国的源自美国的经济表现（财政政策的终结）和对不利方面的通货膨胀感到惊讶 - 希望软化和完美的通气是有共识的。但是股票市场中的估值是否合理？企业在快速增长的名义环境中的表现相对较好，因为我们认为，随着通货膨胀在明年左右的目标中，通货膨胀将不可避免地淡入目标。，为什么我们在经济体中看到同一件事比美国更具挑战性？在欧元区中，增长是平坦的，经济衰退风险很高；德国正在经济衰退中，但其股票市场在本季度创下了创纪录的纪录。日本正在经济衰退，但其股票市场也处于自1980年代后期泡沫以来未见的创纪录水平。英国离一年前的记录不远，但也处于衰退中。然后有像瑞典这样的较小经济体，具有创纪录的股票市场和衰退。澳大利亚以不同的方式适合这种叙述；但是再次，股票市场上有创纪录的纪录，但人均GDP衰退持续存在。发生了什么事？
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在财务中实施强化学习...
股票市场提出了一个高度动态且复杂的环境，投资者必须在该环境中浏览很多变量和不确定性以做出明智的决定。传统的投资策略通常依赖于历史数据分析和启发式方法，这些方法可能无法有效地捕捉市场的复杂性。随着人工智能（AI）的进步，尤其是强化学习（RL），已经出现了新的机会，从而通过使系统能够随着时间的推移学习和适应来增强投资策略。强化学习涉及培训代理人，通过奖励理想的结果并惩罚不良结果来做出决策。在股票市场投资的背景下，RL可以用于制定在管理风险同时最大程度地提高收益的策略。本文旨在调查RL在财务决策支持系统（FDSS）中的实施，以进行股票市场投资，从而洞悉其潜在利益并应对相关挑战。股票市场是一个高度动态且复杂的环境，在做出明智的决策方面给投资者带来了许多挑战。传统的投资策略通常依赖于历史数据分析和启发式方法，这些方法可能无法充分捕捉金融市场固有的复杂性和快速变化。随着高级人工智能（AI）技术的出现，尤其是强化学习（RL），已经出现了新的可能性，以通过自适应学习和优化来增强投资策略。强化学习是机器学习的一个分支，代理通过与环境进行互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。此范式特别适合股票市场，代理商可以根据不断发展的市场条件不断适应其战略。与依赖标签数据的监督学习不同，RL可以开发模型，这些模型从其行动的后果中学习，使其非常适合