Rswxgs - 博客园

2023年6月2日

摘要：局部最小值于鞍点训练模型的参数时，随着参数不断地更新，loss函数不会再继续下降，但是仍然对这个loss不满意，或者有时候发现一开始model就训练不起来，不论怎么更新参数loss函数都不会掉下去。我们认为在某个地方参数对loss的微分是0，于是梯度下降就失去了作用，这个时候训练就停止了，这个现阅读全文

posted @ 2023-06-02 17:34 Rswxgs 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

知识图谱的创造与充实

摘要：知识图谱的创造与充实本节将讨论创建知识图谱的主要技术，并随后从从纯文本到结构化格式（以及二者之间的任何格式）的各种遗留数据源中丰富知识图谱。创建知识图谱时要遵循的是适当方法取决于所涉及的参与者、领域、设想的应用程序、可用的数据源等。一般来说知识图谱的灵活性有助于从初始核心开始，可以根据需要从其他阅读全文

posted @ 2023-06-02 17:32 Rswxgs 阅读(95) 评论(0) 推荐(0)

情绪分析

摘要：情绪分析 Sentiment Analysis 情绪分析是对给定文本的极性进行分类的任务。例如，一条基于文本的推文可以被归类为 "正面"、"负面 "或 "中性"。鉴于文本和附带的标签，可以训练一个模型来预测正确的情绪。情感分析技术可分为机器学习方法、基于词典的方法，甚至是混合方法。情感分析的一些细阅读全文

posted @ 2023-06-02 17:31 Rswxgs 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

07.基于文本挖掘和 SVM 的股票市场择时交易研究

摘要：基于文本挖掘和 SVM 的股票市场择时交易研究 1.关键词量化投资：上涨市：下跌市：震荡市：空仓：投资者情绪指数：择时交易：文本挖掘：私募基金：股票成交量：百度指数：多重共线性问题： Elastic Net变量选择方法： LASSO变量选择方法： Ridge回归： BIC度量阅读全文

posted @ 2023-06-02 17:29 Rswxgs 阅读(513) 评论(0) 推荐(0)

2023年4月3日

06.Sentiment Analysis Based on Deep Learning: A Comparative Study

摘要： Sentiment Analysis Based on Deep Learning: A Comparative Study 深度学习的情感分析的比较研究目前在社交网络中的情绪分析已经成为了解用户意见的有力手段，并有着广泛应用。然而情感分析的效率和准确性受到自然语言处理中遇到的挑战和障碍本问综述阅读全文

posted @ 2023-04-03 12:52 Rswxgs 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月28日

04.一种基于金融文本情感分析的股票指数预测新方法

摘要：一种基于金融文本情感分析的股票指数预测新方法研究目标：对媒体报道、公司新闻等非结构化数据进行文本分析，并应用于股票价格波动预测研究方法：基于金融文本情感分析的指数预测模型SA-BERT-LSTM，对沪深300指数进行预测研究发现：情感分析特征能有效提高模型的准确率三种对照模型（BP神经网络阅读全文

posted @ 2023-03-28 18:02 Rswxgs 阅读(3216) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月24日

03.Forecasting the realized volatility of stock price index A hybrid model integrating CEEMDAN and LSTM

摘要： Forecasting the realized volatility of stock price index A hybrid model integrating CEEMDAN and LSTM 预测股票价格指数的实际波动率 CEEMDAN 和 LSTM 的混合模型波动率：波动率是金融资产价阅读全文

posted @ 2023-03-24 13:28 Rswxgs 阅读(300) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月21日

02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities

摘要： Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资阅读全文

posted @ 2023-03-21 17:16 Rswxgs 阅读(451) 评论(0) 推荐(0)

01.基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究

摘要：基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究基于深度神经网络优化技术，本文构造了一个深层LSTM神经网络，并将其应用于全球30个股票指数三种不同预期的预测研究，LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面都有着很大优势，其未来在金融预测等方面将会有广阔的应用场景。结果发现： LSTM 神经网络阅读全文

posted @ 2023-03-21 12:44 Rswxgs 阅读(1614) 评论(0) 推荐(0)

2023年3月16日

06.深度学习--分类模型

摘要：分类模型输入对象x，输出是这个对象属于哪一个类class，这样的应用同样有很多，比如：在金融上可以通过分类模型来决定是否贷款给某人；图像识别方面；人脸辨识方面，等等。这里依然使用宝可梦的例子来进行说明，我们可以通过宝可梦的几个属性来具体判断宝可梦是属于什么属性如果按照一贯的三步走的方法，首先阅读全文

posted @ 2023-03-16 19:12 Rswxgs 阅读(687) 评论(0) 推荐(0)

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