基于移动窗口和动态优化的支持向量回归在指数预测中的应用

证券投资是一种高风险、高收益的理财方式,而对市场运行趋势的良好把握有助于投资者回避风险、把握机会。提出基于移动窗口和边界动态缩放的PSO动态优化的在线支持向量机回归方法,预测沪深300指数的短期走势。模拟实验证明,该方法和传统学习方法相比,在测试的精度和实时性上都有较大的提高。     

4万亿元：IT企业商机无限

4万亿元的内需投资为所有IT厂商提供了一个前景良好的商业环境,机遇与挑战并存,希望IT企业能够抓住时机,顺应采购市场的需求,把握市场脉搏,走好投标的关键一步。     

硅谷动力领先半步之道

内容×商务 领先半步之道 “上兵伐谋”,“谋定而后动”。 对于一个互联网企业来说,最根本的“谋”就在于构建一个成功的商务模型。这里成功的具体含义表现在:在经营过程中能够把握市场未来趋势、引领市场发展潮流并应具备良好的盈利潜力。     

市场·家庭大户室

主力是由股市专业水平较高,善于控盘,资金实力雄厚,信息灵通的投资团体组成的投资同盟。 股市中,人们谈论最多的便是主力,它象一只无形的手支配着股价的升跌起伏。在同一时刻内有人卖,也有人买。卖的人认为价格会跌,所以卖出;买的人认为价值合理,日后一定会涨,所以买入。所谓的“多”与“空”仅是人们对市场运行趋势的看法不同而产生的不同观点。股价的运行曲线实际上是人们各种市场行为的结果。如果某种力量特别强大,能控制盘面,使股价曲线朝着某一特定方向呈趋势运行,这股力量便是我们常称的“主力”。 主力一定是大户,但大户不一     

2003年网络技术应用七大趋势

近日,美国3Com公司发布了该公司关于2003年网络市场发展趋势预测,认为明年网络技术应用将出现七大趋势。 一是企业需要优化网络。当前,企业对IT新技术的投资在减少,而把更多资金用于改进现有IT设备的性能、可靠性和运行效果,以满足业务发展需     

电信e路 越走越宽——2001年电信行业IT产品应用及市场分析

从2001年电信运营整体市场来看,电信运营企业市场化转型加快,业务开发能力明显提高,从而为行业的持续快速健康发展创造了良好的环境与条件。到2001年8月份,中国通信固定资产投资已完成1182亿元,比上年同期增长66％,通信业务收入完成2551亿元,同比增长15％。目前,中国电话用户总数达到了近3亿户,今年新增电话用户5796万户,月均增加828万户。 从以上的电信运营市场发展现状不难看出,中国电信市场实力强大,蕴含着巨大的潜力。相应,电信行业的信息化程度在稳步加深,信息化投资力度呈逐渐上升趋势,整体电信行业IT产品市场呈现良好的发展势头。     

新千年的机器人发展趋势

２０００年被认为是主要汽车项目不多的一年,但汽车供应商与一般工业的新增项目将超过这一负面趋势。据发言人透露,欧洲和美国市场进展情况良好,到去年为止,欧洲市场增长极好,美国市场保持与去年大致相同的水平,亚洲市场也正在扩大。就一般工业而论,很难得到市场增长的确切情况。与汽车市场比较机器人市场还是比较小的,但正在稳步增长。据两个主要赞助单位报告,在这方面与去年的数量相比增长了１０～１５％。ＩＥＲ关于对机器人工业投资趋势的最新调查表明,在大多数ＩＥＲ成员国会继续有上升趋势,美国报告对预测没有变化,但值得…     

相信市场 相信未来——“2004中国IT市场年会”侧记

回首2003,在全球化竞争、技术与产业融合、互联网复苏与新兴市场机会的交替中,新兴IT市场已经开始显露峥嵘。那么,IT业界怎样才能适应产业融合趋势,把握市场拓新先机呢?让我们倾听赛迪顾问的回答——     

备份方案设计的与时俱进

本文以备份为例,意在指出用户走出困境之路在于应用创新——对新技术新产品的良好把握,以期带来更好的投资回报。     

“掘金”中小企业安全市场

处于信息化不同阶段的中小企业,其IT特征和投资重点各有不同。通过合适的分类,准确把握中小企业需求特征,将有效地帮助厂商和渠道打开中小企业市场。     

基于Internet的证券投资基金系统

在对我国证券投资基金市场未来发展趋势进行研究的基础上,结合在金融信息系统方面所做过的一些研究工作,论述了目前基于Internet的金融信息系统在我国投资基金行业的应用现状及前景,并给出了投资基金行业金融信息系统的设计及实现方案。     

基于web 的股评观点挖掘系统

互联网已经逐渐成为散户投资者获得投资信息的主要渠道．“大盘走势”是散户投资股市主要考虑的因素．这里基于股评文章的特征设计实现了股评观点挖掘系统．该系统利用基于模式的倾向性分析股评的方法,识别并提取预测性观点句并通过倾向性分析最终获得股评的分类．实验表明,基于该方法的观点挖掘系统,查准率达到了91．7％．     

小波神经网络在股票技术分析中的应用

股票交易作为证券投资的一种,也越来越成为广大投资者的一个重要投资手段。股票市场是一个效益与风险并存的地方,没有分析的投资是盲目的投资。但股票市场受随机因素影响很大,利用线性很难分析。该文利用小波与神经网络作为一种大规模并行处理的非线性系统,依据数据本身的内在联系建模,具有良好的适应性与自学习能力、较强的抗干扰能力,在股票价格的短期预测中已取得了令人比较满意的成绩。     

全球合成生物行业发展前沿分析

合成生物学在经历早期的技术创新和初步商业化探索后,于21世纪的第二个十年迎来了高速发展和商业化落地.该文从市场规模、行业融资和行业发展3个方面对全球合成生物学行业现状进行了梳理和分析.分析显示,在市场规模上,合成生物学市场增长迅猛,但其规模在不同的地理区域和行业领域内均有明显差距;在行业融资上,合成生物学行业投融资趋势...     

基于行为金融学视角的股票市场价格仿真研究

对股票价格走势及其主要影响因素(投资者心理行为)的研究,不仅有助于投资者理解股票市场的运行特点而且还可以给监管当局提供相关的政策建议.文中利用Multi-agents建模技术,对投资者心理行为进行了合理简化,综合考虑了交易制度、宏观经济因素、历史交易信息等因素的影响,构造出了具有自适应能力的投资者(Agent),动态模拟了真实股票市场的运行情况.文章的主要结论为:相对较多的资金投入致使股票价格在较高水平频繁波动;相对过多的投资者也导致股票价格的频繁波动;消极的投资态度引致较低的股票价格水平.文中的仿真方法可以应用到复杂金融衍生品价格形成机制的研究中.     

Genetic algorithms for the investment of the mutual fund with global trend indicator

Our investment strategy for the world mutual funds can be divided into three main parts. First, the global trend indicator (GTI) is defined for evaluating the price change trend of the funds in the future. Then, based on GTI, we derive the monitoring indicator (MI) to measure whether the fund market is in the bull or bear state. Finally, to decide the signal for buying or selling funds, a genetic algorithm is invoked to dynamically select funds according to their past performances (profitability). In our experimental results from January 1999 to December 2008 (10 years in total), we achieve the annual profit higher than 10%.     

软件漏洞发现概率及最优投入水平的研究

针对软件漏洞信息市场理论模型中黑客利用漏洞信息攻击软件使用者的收益函数不够完善的缺陷,提出基于黑客与软件测试者之间竞争机制的一个改进模型,分析黑客与各市场参与者发现软件漏洞信息的概率与最优投入水平。测试结果表明,软件漏洞测试者和黑客的投入水平分别由中介商对软件测试者激励的大小和对软件使用者索价的高低所决定。此项研究为实现更有效的软件漏洞市场监控和管理提供有益的参考。     

Simulation–optimization mechanism for expansion strategy using real option theory

A right expansion strategy can bring a company more market shares and profits, and hence increase shareholders’ equities. However, limited financial resources and various uncertainties require business practitioners to achieve their goals while controlling the risks incurred at an acceptable level. Therefore, justification of expansion investments is an important and complex topic in industry. The traditional investment analysis tools such as net present value (NPV) often tend to undervalue investment decisions. We formulate the expansion investments using real options, and develop a financial model to assess the option value. Monte Carlo simulation is considered a good way to estimate the value of the option. This valuation gives decision makers a way to choose the appropriate expansion strategy based on an integrated view of the market dynamics, but optimization is still a difficult problem to resolve. This paper presents a model of optimization under uncertainty combining system simulation with GA-based optimization to resolve the expansion problem. An industry case is used to demonstrate the application of real options to value expansion investment by using simulation–optimization. This approach also provides some new insights for the real options theory.     

基于深度迁移学习的多尺度股票预测

股票市场不仅是上市公司的重要融资渠道,也是重要的投资市场,股票预测一直受到人们的关注。为了充分利用来自不同股票价格的信息,提高股票的预测效果,提出一种多尺度股票价格预测模型TL-EMD-LSTM-MA（TELM）。TELM模型通过经验模态分解将收盘价分解为多个时间尺度分量,不同时间尺度分量震荡频率不同,反映了不同的周期性信息;根据分量的震荡频率选择不同方法进行预测,高频分量利用深度迁移学习的方法训练堆叠LSTM,低频分量利用移动平均法进行预测;将所有分量的预测值相加作为收盘价的最终预测输出。通过深度迁移学习训练的堆叠LSTM,包含来自不同股票的信息,具备更多行业或市场的知识,能有效降低预测误差。利用移动平均法预测低频分量,更有效捕获股票的总体趋势。对中国A股市场内500支股票以及上证指数、深证成指等指数进行预测,结果表明,与其他模型相比,TELM预测误差最低,拟合优度最高。根据TELM预测的股票收盘价模拟股票交易过程,结果表明TELM投资风险低、收益高。