股指

摘要： 本统计期内(3月24日至3月30日),股指依然处于二次探底、构筑底部阶段,未来能否再度上扬,依然有赖于强有力的政策面,以及主流行业的持续走强。机构预计沪指短线小幅上扬的可能性较大,创业板市场短线小幅反弹的可能较大,建议投资者中线继续关注低估值蓝筹股的投资机会。

摘要： 7月11日和12日,A股指数及香港股市的主要股指均出现了2%左右的下跌,股市下跌或许与香港恒生指数公司将8只地产股同时退出恒生指数有一定关系。香港恒生指数有限公司在6月30日收盘后,发布最新指数调整公告。剔除了中国恒大、融创中国、世茂集团、佳兆业集团、彩生活、中国奥园、奥园健康和恒大物业这8只房地产类股票。剔除这8只地产股之后,内地的房地产股在恒生指数中的权重大大降低。在2017年地产股鼎盛之时,内地房地产股市值占恒生指数的权重仅次于金融类股票,是香港股市的热点板块。

摘要： 据东方财富Choice数据显示,近两周,北向资金净流入呈波动下降趋势。从成交额来看,沪股通合计成交超547亿元,深股通合计成交金额超630亿元。据机构预计,后期股指将继续震荡向上,同时需密切关注政策面、资金面以及外部因素的变化情况。短线可关注医疗服务、电网设备、农牧饲渔以及部分周期行业的投资机会,中线继续关注低估值蓝筹股的投资机会。

摘要： 11月21日,第二十二届世界杯足球赛迎来揭幕战,东道主卡塔尔队“爆冷”负于厄瓜多尔队,打破了自1930年首届世界杯以来从未失效过的“东道主首战不败定律”。在A股市场,也有一个流传甚广的所谓定律--“世界杯魔咒”,即世界杯比赛期间,市场成交往往趋于平淡,同时股指也随之出现下挫。不过,业内对此并不认同。从统计数据来看,A股并非在历次世界杯期间都是下跌走势;从逻辑关系分析,世界杯赛事与股票走势也无必然联系。

摘要： 如果不出意外,以年度涨幅计算的话,今年全球最牛的股指应该是A股的创业板指数,美国的纳斯达克综合指数和A股的中小板指在争夺第二的位置,深证成指大概位居第五,上证指数与全球前十还有一定距离。以此来看,A股似乎交出了比较好的成绩单,只可惜有很多人会觉得这又会是赚了指数赔了钱的一年。

摘要： “熔断机制”是股市的一项制度,也叫自动停盘机制。是指当股指波幅达到规定的熔断点位时,交易所为控制风险,而采取的暂停交易措施。在媒体管理与运维中,从人文关怀的层面关注新闻采编人员的精神状态,以制度关爱的形式帮助其舒缓紧张、焦虑等不良情绪,是确保出版质量安全的重要方法之一。

摘要： 2020年新冠肺炎疫情暴发后,全球经济遭受重创,美国经济在第二季度出现了自"二战"以来最严重的收缩,GDP下滑幅度高达32.9%。为了应对冲击,美国采取了大规模扩张性货币政策和财政政策,以稳定宏观经济和金融系统。此前,各界普遍预期美国经济在经历严重冲击后会出现强力反弹,然而"V型"复苏并未出现,反而呈现出"K型"复苏的特点。一是实体经济和金融市场出现分化。虽然美国经济大幅下滑,但美国股指反而屡创新高。二是不同行业之间出现分化。

摘要： 进入二季度之后,随着指数步入企稳整固区间,机构对全年的布局思路也逐渐清晰,“金融”、“顺周期”频繁被提及。节后以来,市场风格转换加快,大盘震荡--月有余,成交量也出现了一定萎缩,市场观望情绪渐浓。以春节为节点,A股走势前半场单边上涨,后半场一路下跌,一季度主要股指全线下跌,其中创业板跌幅最大,下跌7%。在市场下跌过程中,仍有不少基金的回撤控制较好,风险承受力低的投资者可重点关注。

摘要： 股票市场上涨对于国内消费者信心和预期改善作用有限,在利用消费者信心指数和消费者预期指数回归的模型中,股指影响并不显著。6月30日是上半年最后一个交易日,上证指数收盘2984.67点,距离3000点仅一步之遥,让投资者对下半年的资本市场继续充满期待。7月1日,上证指数震荡走高站上3000点。进入7月以后,A股接连呈现上涨趋势。7月6日,中国证券报在头版刊登社评《培育健康牛是育新机开新局的重要抓手》,当日收盘,上证指数上涨5.71%。

摘要： 一、国际金融市场回暖迹象明显,美联储货币政策明扩暗收二季度,从主要金融市场的股指、债指和国际大宗商品价格指数来看,主要国际金融市场及关键性产品已呈恢复、回暖迹象,金融市场的资源配置和风险定价能力逐步恢复。美联储在4月启动新一轮扩张计划,但从执行情况来看,与扩张的目标设计不同,总体表现出明扩暗收的特点。

摘要： 一种新的基于相空间重构和偏差计算技术的方法已被应用于金融市场预测.这种方法应用在深圳成分指数涨跌预测上,通过相空间重构和偏差计算分析,可以较好的预测某时刻股指瞬态变化方向.本文以深市成分指数5分钟高频数据为实证研究对象,在不考虑交易成本情况下进行了分析预测,有较好的预测效果.

摘要： 本发明提供了一种基于指数特征提取的股指预测方法、装置及存储介质，该方法提取预设数量的时间序列中所有时间点的指数因子及对应的收益率，根据预设规则选取n个指数因子构成一个n维向量，将各个时间点的n维向量及其对应的收益率分别组成一个待训练的样本数据。之后，该方法利用样本数据中的n维向量及其对应的收益率对双向长短期记忆网络模型进行训练，确定模型参数。最后，该方法接收待分析的时间序列，提取出该时间序列所有时间点的n维向量输入到训练好的双向长短期记忆网络模型中，得到该段时间序列的综合解释性指标。利用本发明，能够深层次的提取指数的特征，提高股指预测的准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于特征加权支持向量回归的股指预测方法、装置及介质，方法包括：利用训练好的支持向量机模型对股票指数进行动态预测；支持向量机模型的训练过程包括以下步骤：采集某一交易日的股票指数以及该交易日前的若干个交易日的技术指标数据集，构成训练集，技术指标数据集包括若干项技术指标数据；2)对训练集进行归一化处理；通过因子模型筛选算法从若干项技术指标数据中筛选出若干项参考技术指标数据，并构建表征各项参考技术指标数据的权重的特征权重矩阵；利用特征权重矩阵对支持向量机模型的核函数映射过程进行加权。与现有技术相比，本发明具有精度高、鲁棒性高、自动化、节约人力资源等优点。

摘要： 本发明涉及一种针对金融领域智能问答实现A股指标知识图谱构建处理的系统，包括知识建模模块设置概念和属性以及属性值；知识获取模块配置库表信息，映射表字段和任务调度，实现数据的入图操作；知识管理模块对已入图的实体的属性数据进行管理和调整操作，并进行图谱数据可视化；服务提供模块提供数据查询。本发明还涉及一种针对金融领域智能问答实现A股指标知识图谱构建处理的方法、装置、处理器及存储介质。采用了本发明的针对金融领域智能问答实现A股指标知识图谱构建处理的系统、方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，支持知识推理功能，利用了图谱中丰富的语义关联信息，可让智能问答服务能够深入理解用户问题、智能回答精准度高、泛化能力强、可处理更多复杂推理类问题。

摘要： 本申请涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于电光信号处理的股指预测方法。该方法包括如下步骤：S1，股指数据的获取和预处理；S2，硅基光机振荡器储备池系统的构建；S3，构建的硅基光机振荡器储备池系统的训练；S4，预测结果的输出和评估。本发明中构建的基于硅基光机振荡器储备池通过将电信号转化为光信号后输入硅基光机振荡器进行训练，硅基光机振荡器只需训练输出权重，相应的输入权重与连接权重均是固定的，节省了计算资源，提升计算效率，这使得本发明方法能够以更简单的算法、更低的功耗与更快的速度将数据映射到高维空间，以更快的速度完成股指的预测任务，从而解决现有预测方法的训练成本较高，耗时较长的问题。

摘要： 本发明提出一种结合日内量价信息的股指趋势预测方法及系统，涉及量化交易与计算机科学的技术领域，在每个交易日收盘后，获取股票指数当前交易日及之前若干个交易日的量价信息数据，并从数据中提取粗粒度因子及细粒度因子，以充分考虑可能影响股票市场的市场内部因素以及市场外部因素，然后通过因子评价方法对细粒度因子进行评价筛选，确定训练集数据和测试集数据，将该股票指数在之前若干个交易日的涨跌作为标签，对股指趋势预测模型进行训练，然后测试股指趋势预测模型，在下一个交易日开盘时，根据股指趋势预测模型输出的涨跌信号进行交易，最后，基于历史回测，对股指趋势预测模型进行评价，具有很强的实践意义。

摘要： 本发明公开了一种基于拉普拉斯算子的股指趋势预测方法，Step1,计算日内MACD；Step2,计算日内RSI；Step3,计算日内RCR；Step4,根据日内MACD、日内RSI、日内RCR序列拼接成高频因子矩阵；Step5,将高频因子矩阵进行拉普拉斯算子运算，得到拉普拉斯矩阵；Step6,将拉普拉斯矩阵拉直成因子向量；Step7，构建预测模型。本发明对股指因子进行了矩阵化变换形成常规指数的矩阵化表示，用拉普拉斯算子对因子矩阵进行二阶差分运算，在挖掘股指因子相关性的同时实现因子的差分特性，用于深度挖掘因子的相关性和时间序列特性，提升整体预测模型性能。

摘要： 本发明属于计算机技术领域，提供一种基于储备池算法的股指预测方法，该方法适用于不同交易市场的股指预测，方法包括如下步骤：收集不同交易市场的股指的历史数据作为源数据；将收集到的数据按照训练集、验证集和测试集划分开；设置好储备池算法中的每个参数的备选集合；对不同交易市场的股指数据进行独立的训练、验证和测试。本发明提出一种新的非线性时序预测的深度学习算法，和传统深度学习算法相比，能够在节省资源的同时，提升预测的准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于LSTM‑BOOST算法的股指预测系统。是一种适用于处理序列数据的神经网络模型，它以时间序列展开的模型架构如图1所示。在每个时间步t，模型的输入为x^((t))，状态信息为〖h〗^((t))。模型整体的算法流程为处理来自输入x的信息，将其合并到沿着时间向前传播的状态h，并通过最终的状态预测结果。而由于决策树是概率模型，所以无需对数据进行标准化的处理。将LSTM神经网络作为基学习器的Boosting策略中，每次迭代计算后的预测残差需要进行标准化处理。

摘要： 本发明提供了一种基于深度循环神经网络的股指价格预测方法，其方法包括：首获取待预测股指的历史指数数据，并将获取的历史指数数据分为训练数据序列和预测数据序列；然后对训练数据序列和预测数据序列分别进行分析处理，构建长短时记忆节点的深度循环神经网络模型，并采用监督学习的方法对模型进行训练；最后根据所述处理后的预测数据序列，采用训练后的长短时记忆节点网络模型，对下一个工作日的股指进行预测。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案结合时间序列中的相空间重构方法和深度学习中的长短时记忆网络，设计了一个应用于股指价格的预测模型，相对于别的方法，可取得更高的精度，拥有更好的预测能力。

摘要： 本实用新型涉及画图工具技术领域，且公开了一种股指期权技术分析的专用画图工具，包括主尺，所述主尺的上表面开设有三号滑槽，所述三号滑槽的内侧壁滑动连接有横尺，所述主尺的前表面上方开设有一号滑槽，且所述一号滑槽与所述三号滑槽相连通，所述一号滑槽的内部滑动连接有连接块，且所述连接块的后表面与所述横尺的前表面左侧固定连接；本实用新型中，由于装置中横尺、一号滑槽、三号滑槽、拉动块、连接块等结构元件的添加，通过一号滑槽的设计使得连接块可以贯穿至三号滑槽内，与横尺固定连接，进而带动横尺在三号滑槽内滑动，用户在使用时，可以通过将拉动块左右推拉调整横尺的长度，进而延长主尺的使用长度。