轻松炒股—向日葵股票机械交易系统

一、前言团队合作需要公平的环境,而目前似乎差距较大。股市与编写程序都是发挥个人才智的最佳场所,因此,我在两个场所的交界处做了一些事,就有了向日葵软件。我做股票超过10年,第一次做股票就赚了一笔,立即买了一台8086。十多年来手中电脑升级了三次,而手中的资金却潮起潮落,甚至在做国债期货时被打穿。许     

2008年银行理财产品瑕不掩瑜

在奥运年,中国经历了南方雪灾、四川大地震、经济增速下滑和奥运盛会成功举办的大悲大喜,而银行理财产品市场也历经了零收益、负收益、QDII腰斩和发行数量与募集资金均创新高的大落大起,二者的曲折历程颇有几分相似.虽然我们依然看好中国中长期的发展趋势,但是否对银行理财产品市场未来充满信心呢?     

基于频率模型平均OPT权重选择对上证指数的实证分析

近年来,上证指数在中国股票市场中一直作为一个综合反映股市变动情况的重要指标,是多领域专家学者对股票市场分析的重要数据.选取2016年1月4日至2020年10月22日上证指数数据,通过频率模型的OPT权重选择法对多个参数估计方法得到的系数进行权重估计,得出上证指数的回归模型.该模型综合多个上证指数拟合模型的波动特性,为股市行情分析提供了方法借鉴.     

股指回调指数基金损失惨重

股票市场在最近一个月内出现了较大幅度的回调.上证指数在9月中旬延续了前期的缓步上涨走势,并一度突破年线,最高达到1223点.但随后股指便出现了大幅度的下跌,几根大阴线破坏了大盘的上升趋势,市场对后市的预期也由乐观转为谨慎.G宝钢、G长电、中国石化等大盘蓝筹股走势疲弱,呈现单边下跌的趋势.大部分股票型基金净值有所下跌,几只被动投资的指数基金近一月的净值损失最为惨重,其中上证50ETF的净值损失超过了7%.     

基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析

近年来,股票已成为很多普通人的投资对象。而上证指数作为股市风向标,对于宏观经济和整个股票市场具有十分重要的作用。用机器学习的方法研究上证指数,有助于了解股市变动,掌握上证多数个股的走势,给决策及投资者提供一些建议。基于此,以上证每日指数为研究对象,对2000—2022年的数据进行研究,采用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)与长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)模型拟合上证指数收盘价,然后对预测结果进行分析并做出评价。