基于财经新闻的多维情感特征融合交易特征的股票预测模型研究

该文对互联网财经新闻中的情感倾向进行多维量化分析.引入卷积神经网络,按新闻类别提取多维情感特征,提出了融合多维情感特征和股票交易特征的股票价格LSTM预测模型.然后分别以贵州茅台和万科A为实证对象,对有无融合多维情感特征的股票预测模型进行比较.结果表明,引入基于财经新闻的多维情感量化特征,融合股票交易特征构建的股票预测模型能显著提高股票预测的准确率.

如何促进数学教学生活化

数学学科是一门应用型学科。数学源于生活,数学服务于生活。新的课程标准强调,数学教学要注意引导学生运用数学的眼光观察生活,学会养成从生活中捕捉数学问题、探究数学规律的习惯,培养学生主动运用数学知识分析生活现象、解决生活中实际问题的能力。数学即生活,生活离不开数学。只有将学生引到生活中去,切实地感受数学价值,才能使学生真正地理解数学,从而使他们学会热爱生活、热爱数学。在数学教学中,教师应注重从学生的生活抽象数学问题,从学生已有的生活经验出发,挖掘学生感兴趣的生活素材,以丰富多彩的形式展现给学生。

基于递归特征消除和Stacking集成学习的股票预测实证研究

该文以沪深300为投资标的池,选取波动指标、收益指标、经典技术指标和交易指标等4大类指标共24个二级指标作为评价因子,用递归特征消除法结合Stacking集成学习以及传统的随机森林、支持向量机和逻辑回归等4个机器学习算法分别构建分类模型,预测投资标的池中周频收益率排名前20%的股票标的,为投资者提供量化投资策略.实证研究对这4个模型的分类预测效果进行了比较.结果表明,基于递归特征消除法和Stacking集成学习的模型的预测性能最高,其AUC值达到0.6447,准确率为60.21%,精确率为59.87%,召回率为62.65%,F 1值为61.23%.因此,基于递归特征消除法和Stacking集成学习的模型能够有效地为投资者选取高收益率的投资标的,是一个可行的基于机器学习的量化投资策略.

助力乡村振兴，人大代表在行动

梅仙镇:人大代表践行“一线工作法”“作为人大代表,我们要增强责任感、使命感和紧迫感,从自身做起、从现在做起、从身边的每一件小事做起,带头示范,推动农村人居环境全面提质,助力乡村振兴战略实施。”日前,平江县梅仙镇人大主席彭中华在全镇各级人大代表参与农村人居环境整治村庄清洁行动动员会上发出号召。