股价

摘要： 基金2021年年报披露拉开帷幕公募基金2021年年报披露正式拉开帷幕,中邮基金日前率先披露旗下基金2021年年报。与四季报仅披露前十大重仓股不同,基金年报会披露该产品的全部持股情况。具体来看,被称作“隐形重仓股”的持仓第11位至第20位股票同样受到投资者关注。截至3月15日,中邮基金已经公布旗下52只债券型或混合型基金的2021年年报。整体来看,估值和股价均处于低位的中小市值标的受到关注。

摘要： 主业赚的钱,新业务全亏了。美团股价反弹50%,市值重返千亿美元俱乐部。10个交易日,股价上涨50%。3月16日,美团股价跌至103港元,此后迎来报复性反弹,涨幅位居港股科技公司前列。截至3月29日收盘,美团总市值约1248亿美元。这是美团投资人少有的开心时刻。过去一年,美团股价触摸460港元的高点后,一路阴跌,跌去一大半。

摘要： 2021年,是物业管理行业充满变数和蕴含机遇的一年。受地产行业的动荡波及,下半年,资本市场降温,物业服务企业上市进程受挫,股价一路下调。低迷的市场环境下,有的企业抓住机会高歌猛进,也有企业落寞退场,行业经历了新一轮的洗牌。新一年的年报季,上市物业服务企业交卷的速度变慢,但我们也可以惊喜地看到不少物业服务企业历经艰难的一年,仍然取得不错的成绩。

摘要： 看盘分析一个股票阶段有没有大资金介入的难度并不大,难的是要弄清楚资金介入的类别。不同类别资金入场对目标个股的影响力度和影响结果差异很大。一般资金,如普通机构、一般大户等投资型资金的影响往往是在介入时点。投资类机构交易时因为进出资金量大,交易时也对股价产生一定的影响。当其买卖交易结束,影响就过去了,对后市目标股价上升基本没有其它贡献。另一种运作型资金是庄家主力资金,他们在建仓买入时就会影响股价,建仓后还将通过资金技术优势干扰股价升跌。所谓的庄家在完成建仓买入后,一定会通过自己的努力引导价格上升,直接操纵拉抬股价谋利。跟这样的主力庄家才是真正的跟庄。

摘要： 市场仍处于不断盘底、磨底的过程当中,地缘冲突+新冠疫情使得市场多头暂时难以找到向上攻击的支点。但另外一方面,不断磨底也为我们逢低吸纳一些基本面未受明显冲击、跌幅较大,动态估值具有吸引力的优质个股,提供了可能。尤其是一些受到短期因素影响了当期业绩的个股,如果它的中长期核心竞争力并未改变,那么在它股价出现较大幅度回落后,往往是可以积极布局的“黄金坑”。

摘要： 在近期举行的一季度财报说明会上,全球光刻机巨头阿斯麦CEO彼得·温宁克表示,已经有一家大型工业集团开始购买洗衣机,并将其中的半导体拆出来,用于自己的芯片模块。一边是缺芯消息时不时爆出,一边是芯片股股价大跌。截止4月26日盘中,今年年初以来,半导体(申万)指数跌幅超38%,芯片ETF(159995)盘中跌破1元大关。

摘要： 通过对ARMA模型的理论知识展开介绍,再利用EViews10软件对时间序列数据进行建模,经过比较分析相关的统计量,最终选取相比来说最优的模型对股价的未来趋势进行预测。针对古井贡酒股票(000596)自2020年10月26日至2021年9月21日的开盘价格,对根据其时间序列数据所建立的ARMA模型进行估计检验,将预测的结果与真实的数据进行比较,结合误差比的结果,发现预测值与实际值相差较小。由此得出结论,使用该模型得到的预测序列拟合程度较高,因此适用于对股票的短期价格进行预测。

摘要： 每月新开85家店,一半位于下沉市场。国际局势波澜不断,避险情绪下,黄金涨势一片。截至2022年4月1日,现货黄金价格涨至1940美元/盎司,2月底一度冲上1970美元/盎司的位置。金价上涨,也带动了黄金股走强,招金矿业、山东黄金、紫金矿业的股价都迎来一波小高峰。

摘要： 加加食品近日公布的2021年年报显示,其2021年营业收入为17.55亿元,同比下降15.34%;归属于上市公司股东的净利润为-8016.39万元,同比下降145.48%。与此同时,4月25日盘中,加加食品股价报4.2元/股,总市值为48.38亿元,较其历史最高点的24.99元/股下降明显,降幅达83.2%,总市值也从百亿元“腰斩”。加之行业竞争加剧,加加食品经营或持续承压。

摘要： 今年3月以来,南向资金净流入呈波动上升趋势,截至3月15日港股通(包括沪市港股通及深市港股通)成交活跃股合计成交344.53亿港元,净买入金额86.19亿港元。在成交活跃股中,李宁(02331.HK)3月15日通过港股通渠道成交金额为12.49亿港元,净买入金额为7.79亿港元,该股已连续5日出现成交净买入,累计净买入金额30.75亿港元。但李宁股价期间却下跌了24.91%,这或与一则不利新闻有关。

摘要： 本文采用日数据，运用非参数估计和参数估计两种非线性因果关系检验法研究了人民币汇率与我国股价的因果关系。实证研究发现自2005年汇改后到2010年10月15日，人民币对美元名义汇率与我国股价间存在长期稳定的负向均衡关系，同时人民币对美元名义汇率是引起我国上证股指的线性原因，但并不是引起深证股指的线性原因。此外，人民币对美元名义汇率与我国沪深两市股指间存在双向的非线性因果关系，且这种非线性因果关系很大程度上是由ARCH效应导致的。

摘要： 本文采用事件研究法分析股权分置改革对我国股票市场的影响,以第一、二批试点公司及全面股改前19批股权分置改革公司为样本,通过事件发生前后30天内超额收益的变化,分析股权分置改革这一事件的影响。得出结论:股权分置改革事件在短期内对上市公司的股价有显著影响,并且对不同的行业、不同的股改方案影响不同。

摘要： 本文用ARIMA-GARCH模型检验了宝钢权证交易对其标的资产波动的影响,并把波动率和信息联系起来.发现在权证发行后股价的波动性减小了,而且没有ARCH效应,这是因为权证的交易降低了信息的传递速度,显示出宝钢权证的发行是不合适的.

摘要： 本文结合中国宏观经济运行特征,运用HP滤波分析法以真实货币缺口测度了我国1998-2009年期间货币流动性过剩的变化趋势,进而通过建立VAR模型对我国货币流动性过剩与资产价格之间的联动效应开展进一步的实证研究.实证结果发现:股价的变化是影响流动性过剩的重要因素,但流动性过剩并不一定导致股价的必然上涨;流动性过剩和房价的波动互为因果关系,流动性过剩对房价上涨具有正向推动作用,并且这种影响是跨期实现的.

摘要： 本文在开放经济条件下阐述汇率与股价的传导机制,采用ARCH模型分析美元/人民币汇率和上证指数的关系,发现:上证指数与美元/人民币汇率收益具有长期均衡关系,汇率领先于股价;汇改前后美元/人民币与上证指数的收益率表现出相反的变化方向,是成本价格支撑和心理预期综合作用的结果.

摘要： 选取上证50指数中43支股票连续90个交易日的高频数据,本文研究了限价指令交易策略的收益水平.实证表明策略的收益为正,说明投资者提交限价指令能够获利;将交易期平分为不同股价走势的三个子交易期,分别计算该策略的收益水平并进行了比较,结果显示股价不同走势显著影响策略收益水平;同时还对交易者获得的限价指令价差的影响因子进行了回归分析,结果亦显示交易期内股价变化的特征对限价指令价差有较强解释力.

摘要： 对于证券市场来说,IPO定价和维持股价稳定性是很重要的问题.这篇论文探讨了投机者和投资者如何参与和影响了IPO的定价.我们分析了承销商利润和维持股价的期望成本.这篇论文建立了承销商如何确定最优IPO价格的模型.由模型,我们了解最优IPO价格一般来说都是高估的.

摘要： 本文在H-S模型的基础上,增加了超级投机者,构造了股价对信息的过度反应模型,对中国股市价格过度反应进行了分析,超级投机者的趋势追踪,产生交易的"故意效应",导致股价远远偏离基础价值。

摘要： 本文首先分析了CAR、BHAR和TBHAR模型用于度量股价长期异常收益率的差异及适用性,随后利用我国深沪两市A股市场的数据用随机模拟抽样的方法比较了三种度量方法的度量效果,指出TBHAR模型在度量长期异常收益率方面的可取性。

摘要： 该文利用前馈网络中的ＢＰ三层网络和ＲＢＦ（径向基函数）网络及反馈网络中的Ｅｌｍａｎ网络进行证券市场中的股份预测，实验研究结果显示反馈网络比前馈网络的预测能力好。

摘要： 本发明涉及金融信息数据处理技术领域，尤其涉及一种基于变分模态分解和单循环单元的股价序列预测方法，包括以下步骤：切割，使用滑动窗口把整个股价序列切割为多个子段；去噪，使用VMD对所有子段序列进行分解，去除噪声分量后重构时间序列；聚类，使用DMPSM计算任意两个子段序列之间的个性化相似性，根据其大小将去噪后的序列分为多类；预测，针对每一类中的子段序列训练一个最优的SRU模型，判断待测序列所属类别后使用所述SRU模型进行预测。本发明的有益效果：提高了预测结果的准确度和预测速度，参数自适应确定方法提高了分解准确性和减少了计算负担，个性化相似性测度解决了时间漂移和错位现象，反映了时间序列的个性化特征。

摘要： 本发明涉及股价长期趋势预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于深度学习技术领域。本发明利用K线数据获取能够表征股票的走势变化的第一技术指标因子，将K线数据和第一技术指标因子进行结合以更完善地体现股票市场的波动特征，从而提高股价预测的准确性，且利用多个K线数据和多个第一技术指标因子，以合理预测得到多个时间点对应的股票收盘价，使得预测结果能够反映股价的长期趋势，从而提高股价预测结果的实用性。

摘要： 本发明提供一种基于LSTM模型的股价预测方法及系统，涉及股票预测技术领域。本发明首先针对不同股价预测类型分别获取股价预测的标的数据以及获取输入特征数据，其中，输入特征数据包括基础指标数据、宏观环境指标数据，以及公司特征指标数据；然后基于不同组合方式的输入特征数据以及标的数据训练不同参数配置的股价预测模型，以确定最优输入特征数据组合方式以及股价预测模型的最佳参数配置；最后将股价预测实时输入特征数据以最优输入特征数据组合方式输入最优参数配置的股价预测模型，获取实时股价预测结果。本发明相比于现有技术提高了股价预测的精准度。

摘要： 本申请实施例提供了一种股价数据预测方法及装置，该方法包括：获取目标数据集和目标股价，该目标数据集包括在第i个周期时间内多个第一投资者针对目标股票发表的多条评论数据，该目标股价为在第i个周期时间内目标股票的平均股价；将目标数据集和目标股价输入股价预测模型，得到输出结果，该输出结果包括预测股价，预测股价为预测的第i+m个周期时间内的平均股价，m为时间滑动窗口。本申请通过具备内生递归股票预测模型对股价进行预测，能够解决股票价格预测的长时依赖问题，提高股价预测结果的准确度。

摘要： 本发明提供一种基于3D‑CNN和哈希注意力机制的LSTM股价预测优化方法，包括如下步骤；针对股票数据高维的特征引入多维卷积神经网络机制加强股票数据中的深度特征提取能力，其中股票数据为基本属性、技术指标和融合市场情感评论文本的多组相关时态数据；根据步骤1中的股票数据维度，确定一维卷积神经网络类型；因步骤1中包含三种股票数据类型，因此采用三个卷积神经网络，并采用高斯核函数作为卷积核，采用池化层大小为4的维度进行池化操作；对于基础网络LSTM选用基于局部敏感哈希的注意力机制来调整神经元权重，使得影响大的神经元占比更大。本发明将注意力机制用于LSTM隐藏层神经元状态权重调整，增加有效特征的对最终输出的影响程度，提高了预测准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于量子贝叶斯的股价预测方法，包括：确定股价预测因素和因素之间的依赖关系；建立量子贝叶斯决策模型；对待预测股价进行预测；其中，所述建立量子贝叶斯决策模型包括：将所述因素量子化，将训练数据集中的训练样本量子化，其中因素作为变量；引入辅助量子比特，存储变量之间的依赖关系值，将依赖关系值存储在辅助量子比特的概率幅中；使用训练数据集进行结构学习；使用训练数据集进行参数学习。本发明的优点在于：通过分析影响股价波动的各因素之间的因果关系，更加全面的表示出股价变化的原因；通过概率推理的方式，直接对股票的绝对价格进行预测；发挥量子计算优势，解决现有技术存在的计算成本高，贝叶斯决策规模小的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的股价预测系统及方法，涉及金融科学技术以及计算机人工智能领域。本发明的预测系统包括市场实时行情采集单元、机器学习建模单元、预测处理单元、预测系统数据库、人机交互单元以及通信单元；该方法包括：步骤100：建立基于现有的机器学习技术(LSTM)开发的对未来股价涨跌的预测模型；步骤101：获取A股市场的历史和实时交易数据，输入预测模型；步骤102：预测模型基于输入的交易数据，对个股在短期内的涨跌情况进行预测处理，获取能够用于实时市场交易和建立新预测模型的交易建议。本发明能够将数据存储在对应不同种类金融产品、不同交易频率的数据库中，通过构建基于同一深度学习技术的统计学模型得到不同需求的输出结果。

摘要： 本发明提出的一种会计师事务所声誉对股价崩盘风险影响分析方法，包括：样本数据获取步骤，对样本源数据进行处理，获取样本数据；变量获取步骤，根据样本数据，获取被解释变量数据，解释变量数据以及控制变量数据；解释变量为与会计师事务所声誉相关的度量指标；模型参数估计步骤，根据样本数据进行参数的估计，获得参数估计值；分析模型构建步骤，根据被解释变量、解释变量以及控制变量，构建分析模型；预测分析步骤，根据分析模型对股价崩盘风险进行预测分析，获得股价崩盘风险分析结果。通过新的视角丰富股价崩盘风险影响因素的研究体系，有助于我国资本市场中股价崩盘风险的有效防范，为会计师事务所的监管管理及政策制定者提供有益参考。

摘要： 本发明提供了一种上市公司股价异动风险评估方法，所述方法包括如下步骤：确定评估目的；准备基础数据并提取建模指标；评估上述建模指标；建模样本划分，划分训练样本和预测样本；建立多个股价异动风险评估模型；对预测样本运用上述多个股价异动风险评估模型，存在异动风险的公司则为高风险上市公司。本发明所提供的方法基于上市公司财报、公告、所述行业、市场行情、股东持股与交易情况、舆情、宏观经济、行业政策等数据，搭建了风险评估模型，并根据评估数据预测上市公司股价在未来一定时期发生异常变化的可能性，实现了对上市公司股价异动风险的系统化、智能化、前瞻性评估和追踪研究。

摘要： 一种基于时间序列的煤炭行业股价预测方法，包括如下步骤：S1、获取目标股票的价格序列，并且将价格序列转换为时间序列；S2、对时间序列进行预处理，并且进行平稳性检验；S3、根据平稳性检验的结果构建乘积季节模型；S4、估计乘积季节模型中的参数；S5、对乘积季节模型进行检验，若检验通过则执行S6，否则返回S4；S6、利用乘积季节模型对目标股票进行预测。本发明提供一种基于时间序列的煤炭行业股价预测方法，预测结果准确度高。