长期借款利息的计算及主要账务处理.ppt
2022-02-26 09:04:33 88KB 工程 文档 课件
专题报告:生猪中长期分析逻辑梳理(一).pdf
2022-02-26 09:02:55 748KB 分析
LSTM模型缓解长期依赖问题的数学证明(符号计算程序)
2022-02-25 22:23:24 16KB lstm 人工智能 rnn 深度学习
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纯碱行业报告双碳目标改变长期方向 .pdf
2022-02-25 14:03:17 3.38MB #资源达人分享计划#
年度视野:油脂油料:粕类维持震荡格局,油脂长期存走弱预期.pdf
2022-02-21 19:04:41 2.48MB 分析 研究
2021年中国长期低碳发展战略与转型路径研究综合报告.pdf
有色金属行业深度:“碳达峰”长期路径VS.产业供需瓶颈,对电解铝影响几何?.pdf
本研究在双变量框架中应用阈值回归模型,以探索2010-2018年期间比特币与黄金价格之间的非线性长期关系。 结果有三点:首先,我们证明了黄金是比特币价格的重要预测指标。 其次,我们发现有证据表明比特币与黄金价格之间存在非线性关系,而其特征在于在2017年10月发生了结构性断裂的两政权关系。第三,在断裂之前,存在显着,负但弱的因果关系,表明比特币是一种投机资产。 休息后,这种关系变得非常积极,揭示了比特币的多样化和对冲特性。
2022-02-19 16:34:46 655KB 行业研究
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在本文中,我们展示了如何将长短期记忆 (LSTM) 类神经网络用于股票选择和投资组合优化。 我们使用 LSTM 网络来预测股票运动的方向和股票价格代理度量,并将这些用于股票选择和 Markowitz 均值方差投资组合优化框架。 使用印度 SENSEX 股票数据构建了四种类型的 LSTM 模型——个体模型和集合模型,每种模型都使用批量和增量学习方法进行训练。 我们在投资组合优化阶段利用入围股票中股票运动方向分类的准确性。 在投资组合优化阶段,除了标准的 Markowitz 公式之外,还构建了多样化和卖空的 Markowitz 公式。 我们还建议使用 LSTM 分类精度的补充作为风险度量,代替 Markowitz 框架内的协方差矩阵。 LSTM 构建和投资组合优化公式类型的上述每种组合的结果都针对 SENSEX 和标准最优 Markowitz 投资组合进行了基准测试,没有股票选择。 我们还推导出具有股票价格预测因子比平均股票价格更准确的 Markowitz 公式优于标准 Markowitz 公式的条件。
2022-02-18 08:45:06 783KB portfolio optimization artificial
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长期筹资管理.ppt
2022-02-14 09:04:22 351KB 企业管理