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[量化金融] 通过异常规避进行风险管理:针对 [推广有奖]

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能者818 在职认证  发表于 2022-6-24 13:36:38
投资组合回报结果表明,投资回报可以是显著的根据我们的中期LSTM网络的预测中期价格进行了大幅改进。参考文献[1]。《会计研究杂志》(1968),67–92。[2] 乔治·埃普·博克斯、格维利姆·詹金斯、格雷戈里·C·莱因塞尔和格雷塔·M·容格。2015,《时间序列分析:预测与控制》。约翰·威利父子公司。[3] 股票交易点预测的wise线性表示法和神经网络模型。IEEE系统、城域网和控制论交易,C部分(应用和评论)39,1(2009),80–92。[4] 罗伯特·L·克劳奇。1970年,纽约证券交易所的交易量和价格变化。《金融分析师杂志》26,4(1970),104–109。[5] 小丁、张跃、刘婷、段俊文。2015年,深度学习预测驱动型股票预测。在第二十四届onArti国际联席会议上社交智能。[6] Felix A Gers、Nicol N Schraudolph和Jürgen Schmidhuber。学习LSTM递归网络的精确计时。《机器学习研究杂志》第3期,2002年8月,第115–143页。[7] Reza Hafezi、Jamal Shahrabi和Esmaeil Hadavandi。2015年,用于股票价格预测的bat神经网络多智能体系统(BNNMAS):DAXstock价格案例研究。应用软件计算29(2015),196–210。[8] 塞普·霍克雷特(Sepp Hochreiter)和尤根·施密杜伯(Jürgen Schmidhuber)。长期短期记忆。神经计算9,8(1997),1735-1780。[9] 网络。IEEE,215–221。[10] 迪德里克·P·金玛和吉米·巴。2014。Adam:随机优化方法。arXiv预印本arXiv:1412.6980(2014)。[11] 李信义、李银川、詹元成、刘晓阳。乐观牛市或悲观熊市:股票组合配置的自适应深度强化学习。ICML金融AI研讨会(2019年)。[12] Pankaj Malhotra、Lovekesh Vig、Gautam Shro, 还有Puneet Agarwal。用于时间序列异常检测的长短期记忆网络。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-24 13:36:42
在诉讼中。卢旺大学出版社,89。[13] 美国:经济计量学会杂志(1973),867-887。[14] David MQ Nelson、Adriano CM Pereira和Renato A de Oliveira。2017年,利用LSTM神经网络预测股市价格走势。2017年国际神经网络联合会议(IJCNN)。IEEE,1419–1426。[15] 姚琴、宋东进、程海峰、程伟、蒋国飞和卫戍WCottrell。2017年,用于时间序列预测的基于双阶段注意的递归神经网络。在第26届国际艺术联合会议记录中社交智能。AAAI出版社,2627–2633。[16] 劳伦斯·R·拉宾。《隐马尔可夫模型导论》。IEEE ASSPMagazine 3,1(1986),4–16。[17] Hasim Sak、Andrew Senior和Francoise Beaufays。2014年,长短期。在国际言语交际协会第十五届年会上。[18] 和KP Soman。2017年,使用LSTM、RNN和CNN滑动窗口模型预测股价。2017年计算、通信和信息学进展国际会议(ICACCI)。IEEE,1643–1647。[19] 信息提取的马尔可夫模型结构。在AAAI-99信息提取的机器学习研讨会上。37–42.[20] Ilya Sutskever、Oriol Vinyals和Quoc V Le。2014。神经网络序列到序列学习。神经信息处理系统的进展。3104–3112.[21]Frank Z Xing、Erik Cambria和Roy E Welsch。2018年,通过市场情绪观点进行智能资产配置。IEEE计算智能杂志13,4(2018),25–34。[22]查尔斯·C·英。股票市场价格和销售量。计量经济学:计量经济学学会杂志(1966),676-685。【23】群诸葛、徐凌宇、张高伟。2017年,采用情绪分析的LSTM神经网络预测股票价格。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-6-24 13:36:46
工程信函25,2(2017)。【24】熊卓然、刘晓阳、钟山、杨红阳、瓦利德·安瓦尔。股票交易的实用深度强化学习方法。2018年,在NeurIPSWorkshop《金融服务业人工智能面临的挑战和机遇》中。

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