粗神经网络及其在股市预测中的应用

给出由粗神经元及一般神经元组成的前向粗神经网，用它预测上证指数，每个神经元是由一对神经元构成的，一般情形下，两个神经元用四边连接，而一个粗神经元和普通神经元用两边连接，给出了误差后向传播算法，分析与计算表明，粗神经网络用于股市预测是可行的，结果也较准确。     

香港股市与美国、英国股市的联动性

通过多变量协整理论，检验香港股票市场和世界上主要的股票市场一美国、英国股票市场的联动关系。结果表明，在1993年1月至1995年12周期间，香港市场与这些世界主要发达国家市场存在着弱的协整关系；而在1999年6月至2002年5月，香港股市与美、英股市之间不存在着协整关系。这一结果意味着分散投资于美、英市场与香港市场存在着长期的获利机会。     

警惕股市综合征

案例分析 患者：股民阿福 心理专家：深圳心理咨询研究员、心理学博士,章睿齐患者病情：因为看到周围朋友都赚了钱,阿福也在今年入市成为了新股民中的一员。起初,阿福觉得自己对股票一窍不通,不敢投入太多,收益也很有限,后来,他一点点追加投资直到将自己全副身家都砸进去。收益最高的时候,阿福赢得了70％的利润。     

市盈率对股市泡沫破裂的预警作用

股票泡沫是一种常态,在其膨胀的过程中遵循由股票泡沫质变为泡沫股票,最终发展到泡沫破裂的演绎路径,由股票组成的证券市场同样遵循此路径.FED模型(联邦模型)以市盈率为指标,对股市泡沫破裂做出预警,曾多次有效预警了美国股市的大跌.在美国FED模型的基础上,结合我国A股市场历年来的发展状况,构建符合我国国情的模型,并检验模型的有效性.     

上海股市买卖价差成分分析

价差分解是金融市场微观结构理论研究的重要问题。本文通过对上证180指数成分股的研究,得到了上海股市——一个典型的订单驱动市场的买卖价差组成成分日内变化的特征,并分析了买卖价差形成的原因。研究结论表明,上海股市的逆向选择成本在买卖价差中占62％,高于其它市场;日内逆向选择成本曲线呈现略微斜置的“L”形,订单处理成本基本保持不变,这是买卖价差曲线日内呈略微斜置的“L”形的原因;此外,高价股买卖价差中的逆向选择成本所占比例高于低价股价差中的逆向选择成本比例。     

标度无关性计算及其在股市波动中的应用

标度无关性是广泛存在于自然界系统甚至于经济金融系统可观测量的幂函数关系,它揭示了股票市场波动的金融复杂性·在分析股市波动标度无关性及其非趋势波动分析DFA算法基础上进行了应用研究,对中国上海、深圳两地股市和东大阿派股价指数进行了标度无关性分析,实际计算了这些股指DNA游走位移、均方值和标度无关性指数,结果表明这些股指均具有持久性     

网络电视:前途光明道路曲折

当“数字电视”还在广电总局的襁褓中嗷嗷待哺,市场已经毫不留情地为其丢出了一个可怕的竞争对手——网络电视!产业链初具雏形的网络电视还未正式商业化运行,便已经被一片叫好声所笼罩。网络电视概念一度带动低迷的股市“回潮上扬”。     

基于小波分析的股市波动的多重分形辨识

以上证指数和深圳成分指数日收盘价的时间序列为样本,利用小波分析方法剔除序列的噪声干扰,对序列保留的波动趋势进行多重分形辨识.通过 WTMM (小波变换模极大)计算配分函数,尺度函数和多重分形谱等,全面细致的量化了序列的局部及不同层次的波动奇异性.计算结果表明:去除噪声干扰后, 中国现行证券市场的波动呈现显著的多重分形特征.     

股市情感词典自动构建与优化

为了更好地挖掘投资者情绪,解决在股市文本情绪分析过程中,现有情感词典构建方法自动化程度低、行业特异性不足和精确度不足等问题。在构建基本情感词典的基础上,Word2vec对自动添加的高频情感词语进行极性判断与赋值,并将情感词典构建改为优化问题,采用改进模拟退火算法对情感词典的词语分值进行优化,提高股市情感词典性能。实验结果表明:该方法所构建的股市情感词典可以有效识别股市文本情绪,提升文本覆盖率,具有更强的行业特异性,提升情绪分析准确性,可更好用于投资者情绪相关研究。