股市探索数据分析笔记本 使用库Numpy，Matplotlib和Pandas进行股票市场数据集探索性数据分析的Jupyter Notebook。 数据集具有以下功能： serial_number：每个变量的唯一标识符 time_stamp：捕获数据的日期 open_value：指定日期的期初值 maximum_value：在特定日期达到的索引的最高值 minimum_value：特定日期的索引的最低值 resolve_value：结算当天的值 volume_sell：卖出指数的数量

给出美国圣塔菲研究所最新开发的金融市场仿真平台，以供参考。

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我国股票市场与债券市场组合风险测量 --基于Copula-GARCH-EVT方法，周军，陈燕武，股票和债券是投资者进行投资组合的重要工具，股票市场与债券市场风险存在着复杂的相关关系。本文运用AR(1)-GARCH(1,1)模型分别提取两�

据报道，公司在股票市场上的股票价格与公司交易所在国家的宏观经济变量 (MV) 密切相关。 出于这个原因，研究人员、市场交易员、金融分析师和预测人员为了检查 MV 与股票价格之间的关联进行了大量研究，使用时间序列统计分析方法，如自回归综合移动平均 (ARIMA)、自回归移动平均 (ARMA) ) 和广义自回归条件异方差性 (GARCH)。 然而，据报道这些技术受到有限的预测能力和限制性假设的影响。 此外，为了寻求弥补这些技术的不足和局限性的方法，一些研究人员研究了无数的机器学习技术，用于衡量股市趋势并使用宏观经济变量做出交易决策。 另一方面，这些研究中有较高比例关注股票指数预测，而忽略了影响不同行业指数的 MV 的多样性。 在解决上述问题时，本研究试图检验不同部门股票价格和 MV 之间的显着性程度，并使用随机森林 (RF) 和改进的留一法交叉验证预测 30 天的头部股票价格战术和长短期记忆循环神经网络 (LSTMRNN)。 与其他时间序列技术相比，对加纳证券交易所 (GSE) 所提出模型的实证分析显示出较高的预测精度和更好的平均绝对误差。 因此，可以从后果中推断出，所提出的 MV 股票市场预测提供了一种有效的方法来自动识别和提取影响不同部门股票的 MV，并提供对股票未来价格的准确预测。

股票买卖最佳时机leetcode DDPG-股市-测试 建立DDPG模型并在股票市场上进行测试 参考 原始论文中的代码 环境的灵感来自 DDPG 实施的灵感来自 数据集 15份2018年1月1日至2018年10月29日的股价数据，以分钟为单位记录，具有开盘、收盘、高、低、成交量特征，下载自，BATS全球市场。 基本设置 该操作包含现金头寸、15 只股票的多头头寸和 15 只股票的空头头寸。 每分钟观察一次股价数据，但每 7 分钟才行动一次。 在每个步骤中，除了原始的 (s, a, r, s') 之外，还收集了“推断步骤”的其他状态-动作对并存储在重放内存缓冲区中。 结果 这些模型采用时间序列滚动方案构建，使用上个月的数据构建 rl 模型并在下个月进行测试。 该模型在2018/02/01至2018/10/29期间达到14%的收益率，相比之下，采用统一买入15只股票并持有策略的收益率为5.6%，而采用业绩最佳买入策略的收益率为-16.8%上个月的库存。 ipython 笔记本中的更多详细信息。 股票市场中的 rl 模型可能非常不稳定，并且容易过度拟合。 该模型只在投资组合的很小部分进行买卖

LSTM 作为预测模型，使用贝叶斯优化算法来实现股票预测的功能

亚洲股票市场的联动性研究--基于vine-copula方法，夏芷贤，张强，本研究综合了金融学理论，经济基础假说、金融传染假说和贸易理论来作为理论基础并使用藤Copula模型来研究上证综指，韩国综合指数，

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