股市

摘要： 若用百度搜索引擎搜索“一月预言”,将时间限定在一年之内。搜索结果排第五位便是我在股票社交媒体上所发之帖:“历史上有‘一月预言’说法,大致上是指一月跌全年整体跌。我统计过上证指数历史上一月预言准确率.

摘要： 从月K线上看,创业板市场已经持续地调整下跌5个月,市场开始跌得惨不忍睹,不少投资者撤离股市,心灰意冷,跟2018年相差无多。这就是市场转入熊市后的第一波杀跌,在为过往3年的局部牛市去泡沫和“买单”,如宁德时代在本周内就正在带领创业板指数不断地日渐创出新低。

摘要： 3月21日星期一。停牌?华新B股、松井股份、星湖科技、粤水电增发实施?克莱特、雪榕生物股份流通?克莱特、爱科科技、佳华科技、天龙股份、景旺电子、中国联通、锦浪科技、和仁科技、通合科技、中密控股、中文在线、宏川智慧、埃斯顿、捷顺科技、圣农发展、天融信、正邦科技财报披露?仁智股份、传艺科技、广大特材、复旦微电。

摘要： 市值管理在很长一段时间内成为浙股上市公司重视的一点,但从头部企业与浙商领军者们走过的路径来看,股市虽重要,企业成色更为重要。从本张榜单前三位多年来的稳定发展来看,行业领军者确实更有沉淀的底气。

摘要： 最近大家担心后市继续走熊,普遍比较消极,甚至有人预测大盘到2000点以下,恐惧已经笼罩整个股市。这样的行情下,我们该去,还是该留?首先,我觉得作为一个投资者,必须要理性,不能人云亦云。如果大家今年的跌幅在20%左右,我觉得就属于非常优秀的收益了。有人会说,亏20%叫哪门子的优秀?

摘要： 围棋中的俗手是逞一时之快,如同杀鸡取卵,涸泽而渔,致棋行变坏没有后手,又如战场上不顾形势盲目冲锋,一如很多中小散户在股市里,见到股市不断疯狂地上涨的时候,从一开始的不敢买,到犹豫买,尝试买,到最后的坚定买,光荣地成为了追高“敢死队”。棋盘上没有后续手段的撞气就是典型的俗手,炒股没有详细的计划和后续的操盘策略,一样是“俗手”。

摘要： 本文基于我国A股56个行业指数日收益率,利用GJR-GARCH-ADCC模型,得到各行业间的非对称动态相关系数,表征各行业间的动态金融传染。在此基础上,基于动态相关系数分别构建无向权重网络、有向权重网络及动态网络,提取网络特征并分析市场风险的行业传染与外溢特征,基于最小生成树揭示股票市场风险的行业传染路径。结果表明,我国股票市场风险存在显著的行业传染,基于行业传染的金融网络最小生成树具有幂律分布特征,半导体行业在股票市场风险传染中处于核心节点,56个行业存在显著的社团传染特征,且社团内传染比社团间传染更严重,而化工行业、通用机械行业、工业机械行业与纺织服饰行业充当着社团间传染与外溢的连接点;银行业、保险业等金融业具有显著的波动净吸收与缓释作用,是我国股票市场风险的净吸收器,对于稳定金融市场具有重要作用;进一步分析发现,我国股票市场的行业传染与外溢具有显著的时变性与持续性。以上研究为从行业视角强化股票市场监控,降低风险传染效应具有重要启示。

摘要： 上期专栏文章中,笔者分析“沪深300ETF还会有一波小5浪,本轮回调或将在下旬结束。”从实际走势看,指数震荡下跌了一周,经过5个交易日的调整,沪深300的波段低点出现在2月24日。(见图一)其实,2月17日文章完稿时,俄乌冲突尚未发生。至于随后的国际局势会如何演绎并影响股市,更没人能提前知晓,但是指数波浪形态具有一定的规律性。

摘要： 2020年1月,新冠病毒开始席卷全球,美股连续四次触发熔断机制,戳破美股史诗级泡沫;2022年2月,俄乌爆发冲突,世界范围内的金融市场再次陷入波动。然而却有一群特殊的美股股民不但巧妙避开了新冠病毒带来的股市萧条,而且还精准捕捉到了战争带来的军工红利——国会山议员们受益于美国向乌克兰援助武器的消息利好,再次赚得盆满钵满。

摘要： 针对金融资产的动态变化特征,构建动态时变的Lasso图模型理论,通过局部组套索惩戒施加于结构化平稳的模型,以图模型结构时变为前提,进行结构化平稳处理.将无向图模型方法应用于我国2014年1月―2020年3月股市的高维数据建模,利用Lasso方法给出精度矩阵的估计,从而识别得到上证380个股和带有权重的行业指数的图模型结构.实证研究结果表明:不同时点的上证380个股和行业的图模型结构均存在较大差异,股票关联结构呈现动态变化特征.快速上升期(牛市)和快速下跌期(熊市),个股和行业图模型边连接较多,关联结构较强;震荡期,个股和行业图模型边数量较少,关联性相对较弱.

摘要： 本文将状态空间马尔科夫区制转换模型，与向量自回归一对数线性资产定价模型相结合，用于中美股市泡沫区制转换特征的识别和预测。我们发现这一新的计量模型可以成功识别中美股市泡沫的稳定增长和爆炸性膨胀两个区制，估计不同区制之间的转换概率。在此基础上，分析了中国和美国泡沫特征的共性和差异性。我们还做了样本内和样本外预测以进一步验证我们的结论。

摘要： 本文从理性泡沫的一般理论模型出发,主要采用久期依赖法(Duration Dependence)对上证综合指数进行了理性泡沫的实证检验,并用观察性证据(Anecdotal Evidence)进行了验证。研究发现,中国股市的各种特征很符合理性泡沫模型的推论,支持了中国股市理性泡沫的存在性。而中国股市理性泡沫的成因有其制度上的特殊性,这是由我国股市的特殊发展轨迹所决定的。

摘要： 利用股市投资的财富增长率和市场熵率的对偶性,证明了股市财富增长率的若干极限定理,并研究了投资收益向量的佔计分布与真实分布之间有偏差时,投资者平均收益增量的极限性质,得到了用不等式表示的强偏差定理.证明这些定理的分析方法也可应用于信息论中熵定理的证明.

摘要： 在本文中,尝试对沪深两股市进行波动建模,并基于Bollerslev and Engle关于风险波动协同持续的定义及性质进行了两股市波动协同持续分析,实证表明,虽然两股市均分别存在波动持续性,做为一个系统整体也是波动持续的,但并不存在通过组合投资消除收益风险波动持续影响的波动协同持续性.

摘要： 鉴于股市所具有的分形特征,采用沙堆模型来思考股市的自组织临界性是一个合理的选择.股市中的自组织所导致的宏观行为,是股市没有外界冲击情况下的最本质的行为,对它的研究有助于把握股市波动的内在机制,从而更好地认识股市的变化规则.在此基础上,考虑外界冲击对股市的影响,有助于对实际股市演经的理解和把握.

摘要： 中国证券市场自2005年7月上涨以来，总体呈现了大牛市的运行格局。对于国土资源部门来说，在这种划时代的大牛市行情下，土地并非看客，其中的土地问题亦十分值得认真分析研究。总体上，大牛市行情下，土地管理既面临机遇又存在挑战。经初步分析，简单得出如下结论：一是，短期来看，股市暂时吸引了部分楼市投资，但股市资金回潮楼市的压力很大，长期来看，土地资源管理形势依然严峻;二是，各类上市公司利用土地储备套利空间巨大，拥有较多土地储备成为被炒做的重要原因之一;三是，地产股成为牛市领涨板块，股值上升过程也是土地暴利释放的过程。

摘要： 本文从股市变化与美国经济增长的相关性分析入手,说明股市的变化不是导致经济增长率放慢的主要原因,并从新经济发展的特殊背景来分析美国经济增长速度的回落.此外,经济基本面依旧健康,新经济发展所需依托的投资、技术进步与人才等依旧存在.所以,长远来看,新经济前途光明.

摘要： 投资者的情绪变化对其投资决策的影响巨大，且对于大部分中小投资者，其情绪易受社会舆论以及其他投资者的言论所左右。本发明的目的是提供一种基于股票论坛发帖文本分析的股市情绪报告生成方法及系统，其通过收集和分析中国股票论坛上的投资者发帖，并生成对应的情绪报告，其有助于投资者理性把控情绪，优化投资决策，可为投资者决策提供参考。

摘要： 本发明公开了一种基于信息论学习的股市波动区间预测模型的构建方法。相应方法包括：股票指数数据的获取和区间化；区间神经网络预测模型的建立；设计基于信息论学习的代价函数；通过最大化代价函数对区间神经网络预测模型进行训练，将训练好的模型用于股市波动区间预测。本发明实现了对股票指数波动区间的建模和预测，克服了常用的最小均方误差准则依赖于高斯前提假设的局限性，具有较好的准确性和鲁棒性，应用范围更加广泛。

摘要： 本发明适用于移动终端技术领域，提供了一种股市预警系统、移动终端、服务器及其股市预警方法，所述股市预警系统包括服务器以及至少一个移动终端，所述移动终端将用户设置的预警条件上传至所述服务器，所述服务器根据所述移动终端上传的预警条件实时扫描股市行情数据，当扫描到符合所述预警条件的行情数据时，将对应该行情数据的预警指令发送到所述移动终端，以警示用户。在本发明实施例中，由服务器对股市行情数据进行统一处理，并仅将处理结果发送至移动终端，节省了移动终端的无线传输的带宽，保证了移动终端获取行情数据的实时性，而且，极大地减少了移动终端的数据流量，减轻了用户的经济负担。

摘要： 本发明涉及金融技术领域，尤其涉及基于CBAM和CNN的股市预测模型构建方法。包括：在CNN网络模型基础上构建基础模型，所述基础模型包括输入层、CNN层、池化层和全连接层；将一维的时间序列转化为高维的图像数据集作为输入层的输入内容，输给CNN层；在CNN层和池化层之间引入BN层，降低过拟合，加速收敛；在BN层后引入CBAM模块，提取重要特征。本发明通过对CNN网络进行有效改进，在卷积层和池化层之间加入BN层，并且在BN层后面加入CBAM模块，卷积层提取输入的不同特征，BN层能提高训练速度且降低过拟合风险，CBAM模块提取重要特征，池化层降低模型参数量可以优化工作量；实验结果证明，本发明构建的模型具有较高的分类预测精度。

摘要： 本发明公开了一种结合财经新闻的股市预测方法，包括以下步骤：1.设置关键词库，在金融关键词库设置同义词组；2.同义词组都设置有权重系数组合，权重系数组合分为权重系数k1，直至权重系数kn；3.接入财经新闻资讯；4.统计W1关键词及所有关键词出现的次数之和x；5.统计出统计单元里权重系数之和，其公式为：W1＝k1+…+kx，得出Q1；6.所有正面信息的关键词权重系数之积M1＝Q1…*…Qy，所有负面信息的关键词权重系数之积M2；7.M1‑M2＝M0得出M0值。本发明通过将关键词设置权重系数来确定与所关注金融资讯的关联远近，通过在一个资讯里所有关键词权重系数之积来确定该资讯与所关注金融资讯内容远近，通过将正面信息和负面信息相减对比来判断股票的涨跌，具有大数据综合分析的能力。

摘要： 本申请实施例提供了一种基于人工智能模型的股市投资决策方法及相关设备，所述方法包括：根据所述样本数据生成对应的样本特征向量，以获得多个样本特征集，其中，每个样本特征集分别对应一个历史交易日；将所述当前训练样本特征集中的样本特征向量作为输入，将所述未来最低成交价作为期望输出，对最低成交价预测模型进行训练，由此得到的目标最低成交价预测模型能够输出最低成交价的预测结果。由于本申请预测的并不是趋势，而是预测最低的下探价格，所以更适合应用于震荡股市行情中。基于本申请实施例的目标最低成交价预测模型的预测结果进行投资决策，将有助于获得更高的收益。

摘要： 本发明公开了一种利用股市指数产生开奖号码的方法，是属于抽奖技术领域，包括收集数据、生成开奖数据池、生成开奖号码和开奖号码公示，其有益效果在于：股市指数的数据是众多交易者买卖撮合交易的结果，随机性非常强，并且完全公开，透明，很难人为控制，当日股市交易过程中会使指数数值产生不确定幅度的波动。按以往历史数据以及整体股市的交易量，股指波动幅度通常不低于0.5％，其收盘指数的最后1‑3位数字，具有非常强的随机性，并且具备非常好的公开性，透明性，不易人为控制，因而采用其后三位数字，任意组合排列作为开奖号码也具备非常好的公开性，透明性，不易人为控制，保证了抽奖的公平公正性。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务学习和多指数协同注意力机制的股市预测方法，根据A股市场主要指数的特点，使用多指数协同注意力机制，提取不同指数间的共性，保留各自指数的特性，同时采用多任务学习框架，对每个指数做各自的风险预测，有效地解决了传统技术中的“模型结构简单，依赖文本数据”的问题；本发明采用A股市场直接反映大盘走势的主要指数的特征作为模型输入，且在模型训练时分别预测各个主要指数的走势，很好地解决了传统技术中“预测结果未能反映大盘走势”的问题；通过利用本发明提出的方法，能够对整个大盘的走势进行智能化的涨跌预测，从而为投资者确定更好的买卖时机。

摘要： 目前主流的对股市主力的分析都是采用主力的交易量或者净流入量进行描述，这种方式对股市未来的预测缺少指导意义，为了解决上述问题，本发明进行了两点改进，一是采用交易量的比例数据替代交易额数据，二是采用两个相反的交易方向的数据绘制出具有开合形状的图形，使得对股市的当前形势和未来趋势的把握更加直观、准确、快速，并对交易过程的主力的动向揭示出更多细节。

摘要： 本实用新型涉及金融股市技术领域，尤其为一种具有调节角度功能的金融股市展示屏，所述主体的内部设置有主展屏，所述主体的内壁设置有活动轴，且活动轴的左侧连接有侧展屏，所述固定板设置于主体的底部，且固定板的右端开设有滑轨，所述滑轨的内部贯穿有连接杆，且连接杆的右端贯穿有支撑杆，所述支撑杆的底部设置有双向螺纹杆，且双向螺纹杆外部贯穿有滑块，所述移动屏设置于主体的顶部。该金融股市展示屏设置卡扣和防尘板，通过安装在移动屏外部的防尘板和防尘板右侧的卡扣，从而使防尘板起到保护展示屏的作用，同时方便后期拆卸清洗，避免展示屏长期放置在外，容易积灰，导致展示的内容不清晰，不便于观察。