基于RBF神经网络下的股票价格指数预测分析——以深证信息技术行业指数为例

股票市场是一个极其复杂的非线性动态系统,在金融市场中占据着重要的地位。随着证券市场的不断发展与完善,投资者越来越重视股价指数的变化趋势。因此,利用相关模型预测行业价格指数趋势显得尤为重要。本文以深证信息技术行业指数为例,选用神经网络中比较经典的RBF(径向基)神经网络,使模型具有运算速度和外推能力,更具较强的非线性映射功能,从而较好的预测出该行业的未来一段时间的运行趋势,为投资决策提供依据。     

基于RBF神经网络下的股票价格指数预测分析——以深证信息技术行业指数为例

股票市场是一个极其复杂的非线性动态系统,在金融市场中占据着重要的地位。随着证券市场的不断发展与完善,投资者越来越重视股价指数的变化趋势。因此,利用相关模型预测行业价格指数趋势显得尤为重要。本文以深证信息技术行业指数为例,选用神经网络中比较经典的RBF(径向基)神经网络,使模型具有运算速度和外推能力,更具较强的非线性映射功能,从而较好的预测出该行业的未来一段时间的运行趋势,为投资决策提供依据。     

行业指数收益的风险研究——来自深圳股票市场的证据

采用OLS和GARCH-M模型对深圳股票市场行业指数收益的市场风险和行业风险进行实证研究,结果表明:市场风险与股票市场的整体波动相一致,但是,不同行业所面临的市场风险不同,投资者应根据市场波动的时段进行恰当的时机选择.另外,行业风险明显小于市场风险,行业间的相互影响可能是同向的,也可能是反向的,这也为有效投资组合提供了保障.     

投资者情绪与股票收益率变化——基于沪深300指数

投资者情绪对于活跃股票市场具有积极作用,同时也影响着股票市场的收益率。以沪深300指数为主要研究对象,选取2013～2022年日度数据,通过构建日度投资者情绪指数,研究其对股票收益率的影响。研究发现：第一,中国股票市场的投资者情绪可以显著提升股票的收益率;第二,在短期内,这种正向作用会加强,但在中长期,投资者的情绪对股票收益的影响将逐渐减弱,甚至出现反转现象,并且在利用替换变量、调整样本期、控制宏观经济变量之后结果依然稳健。此项研究有助于理解股市中情绪效应的特征及机理,为构建更为符合中国股民的投资者情绪指数提供一个新的视角。     

我国股票市场交易成本影响因素研究

本文以深交所所有股票2006年的交易数据为研究样本，实证检验我国股票市场影响股票交易成本的主要因素。研究表明，我国股票市场的交易成本高于全球平均水平，同时，持股集中度越低、机构持股比例越低、规模越大和系统性风险越高的股票的交易成本越低，说明目前我国股票市场的交易成本主要受到二级市场流通股筹码状况和股票自身规模及风险因素影响，投资者交易决策存在非理性成份，这与我国新兴市场特性有关。其他因素，包括大股东持股比例、市盈率、收益率、盈利能力、现金充裕程度、成长性、是否为成份指数股和行业因素，没有明显影响股票交易成本。     

市场动态（2008年11月-12月）

【国内市场】 证监会将编制投资者信息指数。为健全投资者教育的长效机制,证监会将编制投资者信息指数,把投资者教育纳入到日常监管中。     

选择属于你的ETF基金

许多中小投资者受到时间、信息、工具等条件限制，常感觉选择股票是一件很难的事。我也是这些投资者中的一员一既想分享股票市场红利，又没有时间和技术去频繁交易。此时，ETF基金就成为了一个不错的选择——资金门槛低、操作简便、流动性较高、交易成本低，而且买入一只ETF基金就相当于买人一个指数投资的组合，因此，ETF成为我投资股票市场的最佳方式。     

沪深300及其行业指数的收益关系研究

本文研究了沪深300指数以及其相应的十个行业指数之间的收益关系,通过回归分析得到各行业的β,以期能够投资者一些帮助     

沪深300及其行业指数的收益关系研究

本文研究了沪深300指数以及其相应的十个行业指数之间的收益关系,通过回归分析得到各行业的β,以期能够投资者一些帮助     

沪深股票市场历次投资主线的生命周期实证研究

国内外的许多学者对股票指数的收益率组成的时间序列进行研究发现，无论是中国的股票市场还是发达国家的成熟证券市场，其指数波动呈现一定的周期性。所不同的是，周期长度不同，例如，美国股票市场平均循环周期比我国股市要长很多。本文用实证分析的方法探讨了中国证券市场的指数波动循环周期中的上涨周期，实证结果表明在每一次循环周期中，其投资主线的上涨周期平均时间为17个月，这对投资者的实际操作有重要的参考价值。     

价格形态强弱系数详解

当面对金融市场特别是股票市场,投资者每天都需要了解“近期”哪些股票“走势好”、哪些股票“走势差”。在这个表述中,三个词“近期”、“走势好”、“走势差”都是一种模糊的表述。比较常用的观察方法是,对过去一周、一个月或者一个季度的股票、行业指数区间涨跌幅进行排序,从而知道在一个特定时间段各支股票的表现。     

行业因素对我国A股市场收益率的效应研究——基于2001～2010年面板数据的实证检验

依据我国证监会的行业划分标准,采用我国A股市场2001-2010年的面板数据,通过构建行业因素代理变量与股票市场收益率之间的经济模型,实证检验了我国A股市场存在行业效应。行业集中度越低,行业市值规模越大或行业账面市值比越高,行业收益率越高。行业系统风险变量Beta值对我国股票市场收益的波动并不具有解释力。对于投资者来说,行业选择比个股选择更重要。正确理解国家产业政策,把握行业市场结构变化,投资者能获得更高的投资收益。     

不同市场状态下行业投资时钟的构建——基于中国股票市场行业月份效应的研究

本文以2000年2月至2021年1月的28个申万一级行业指数月度收益率数据为研究样本，通过万得全A市场指数数据对中国股票市场进行了市场状态的划分，基于EGARCH模型对中国股票市场整体市场、牛市期间、熊市期间分别进行了行业月份效应的研究，并构建了相应的行业投资时钟，最后通过回测模型验证了实验结果的可靠性。研究发现：我国股票市场存在月份效应；月份效应在不同月份中、不同行业中存在显著区别；牛市期间与熊市期间的行业月份效应也存在显著区别。     

杠杆分级基金大放异彩——2010年7月基金绩效分析

一、股票市场大幅反弹2010年7月份股票市场大幅反弹,上证综合指数上涨9.97%,收于2637.50点,沪深300指数上涨11.93%,深证成分指数上涨14.90%。继4月、5月和6月连续三个月的大幅调整之后,迎来了恢复性上涨。反弹的根本动力来自于投资者对于政策放松的朦胧预期,而流动性的阶段性缓解也是反弹的重要因素。中报业绩较好、数据真空期和外围市场较好为A股市场的良好运行奠定了较好的环境。     

股票日内交易行为中投资者的情绪状况研究

本文针对股票市场提出了一个反映投资者情绪的模型及其传染机制的理论模型,并用部分相关数据数据进行了验证,得到了验证后的结果。首先确定了一个能够衡量投资者情绪的指标——群体指数,而群体指数是一个关于成交价格和成交数量的函数,它与投资者的风险偏好程度、交易经验、资产规模、盈亏程度有关。我们运用SPSS软件得到群体指数与成交价格和成交数量都成负相关:g=-0.209P1-0.481P2。当成交价格或成交数量增加以及成交价格或成交数量减少时,都会影响投资者的情绪,而投资者情绪对于股票市场演化行为的影响作用往往是很大的。其次在微观层面建立了股票市场动态均衡模型,并基于动态均衡模型,探讨了投资者投资行为的理性或非理性在市场结构中的演绎过程,同时给出了股票市场理性投资行为与非理性投资行为发生偏差的度量模式:非理性投资行为存在:(Dt1-Dt2)2(-St2-St1)2>0非理性投资行为不存在:(Dt1-Dt2)2(-St2-St1)2=0最后针对投资者之间的传染机制,利用分布参数系统模型研究了股票市场中投资者的传染行为。引入了投资者关于其自身因素的分布函数,把投资者行为定义为n维因素空间中的轨线,建立了投资者传染行为分布函数满足的偏微分方程,描述了投资者群体行为传染的变化规律。并在一定假设条件下,给出了一个实例,建立了不同资产规模的投资者行为分布函数满足的偏微分方程,并给出了解析解。然后用层次分析法具体分析了传染行为的强度趋势。     

投资者有限关注与股票收益——以百度指数作为关注度的一项实证研究

搜索引擎是当今人们获取信息的入口,百度指数反映了关键词被搜索的次数,直接衡量着投资者的有限关注。本文实证检验了百度指数和创业板股票市场表现的相关性,在此基础上,验证了投资者有限关注能影响股票的市场交易活动。投资者的有限关注能给股票带来正向的价格压力,而这种压力会很快发生反转。本文还利用百度指数逐日可测的优点,研究发现非交易日的投资者关注将显著影响下一交易日股票集合竞价时的价格跳跃。     

我国电话用户数量突破12亿——互联网科技、新媒体和通信产业一周动态研究

中概TMT行业指数走势截止到6月22日中概TMT指数为860.13点,本年累计跌幅-7.01%,5日涨幅1.52%。（注：TMT是指以信息技术为基础,以〈互联网〉科技、新媒体和通信为代表的新兴产业。中概TMT指数是雪球财经i美股编制的一项行业指数,20只成份股分别为：百度、新浪、网易、搜狐、优酷、前程无忧、搜房、盛大、巨人网络、     

互联网科技、新媒体和通信产业一周动态研究

资料来源：今日投资 一、中概TMT行业指数走势 截止到5月18日,中概TMT指数为1054.63点,本年涨幅14%。（注：TMT是指以信息技术为基础,以〈互联网〉科技、新媒体和通信为代表的新兴产业。中概TMT指数是雪球财经I美股编制的一项行业指数,20只成份股分别为：百度、新浪、网易、搜狐、     

中国A股市场的行业轮动现象分析——基于动量和反转交易策略的检验

行业轮动现象是股票市场上常见的一种现象。通过动量和反转交易的思想,利用沪深300行业指数对我国A股市场的行业轮动现象进行了实证检验。对交易测试的结果反映出我国A股市场的行业动量现象在日和月的时间区间上相当明显,而在周的时间区间表现为阶段性的行业轮动和动量现象。研究结果一定程度上证实了我国A股市场行业轮动现象的短期性和特殊性,此外,对于投资者的投资实践也有一定的借鉴意义。     

波动率指数：基本原理和国际经验

随着金融投资全球化，如何提供更完善的风险管理产品成为交易所产品发展的特征之一。目前国际上许多交易所编制了波动率指数（VIX），并以此为标的提供新产品，为投资者提供波动率避险的工具。本文对波动率指数（VIX）的计算原理进行了梳理和比较，并对其表现进行了归纳总结，以供国内相关金融衍生品的设计和发展借鉴。