学习股票的-基础知识-入门到精通
本文摘要:采用以图析文、案例分析的方式全面讲解,通俗易懂。特别适合准备入市或者刚刚入市的新股民、501049股票投资爱好者,也可作为大中专院校或者企业的股市入门培训教材,同时对有经验的炒股用户也有较高的参考价值。 讲解了投资者涉足股市需要了解和识别的股票陷
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  综合来看:股票投资不但需要专业的投资知识,还需要拥有成熟稳重的投资心态,这就需要你在股票市场上经过长期的历练,寻找自己的定位,从而展开相关知识的学习。
 
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  针对这个问题,一系列文章展现了对事件进行编码并结合深度学习技术进行特征学习以用于股票趋势预测的有效性,尽管新闻事件能帮助人们迅速捕捉到股市走势的突然变化,但新闻事件往往混乱而稀疏。所以,为了解决这个问题,这篇文章引入派生的知识来表示事件。即通过知识图(Knowledgegraphs,KGs)的形式进行数据表示,通过这种方式获取的知识有两个主要优势:一是知识中丰富的语义信息有助于建立离散事件之间的关联,二是知识在知识图中具有结构化和易于参数化的特点。
 
  对于第二个问题,即深度学习模型缺少可解释性的问题。即使深度学习预测模型成功地检测到股市的突变,也很难让不懂机器学习原理的人理解这些变化发生的原因。例如,在事件驱动的股票趋势预测中,人们可能会关注哪些事件对股票波动产生了较大的影响,以及这些事件是如何产生影响的。为了解决这一问题,这篇文章将可解释的知识编码到深度预测模型中,使得预测结果成为可解释的。
 
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  特别是,我认为没有多少股票投资经验的小白,在没有形成很多错误认知和坏习惯之前,就能学习正确的投资理财知识,会更加地事半功倍。
 
  本文提出了一种新的知识驱动的时间卷积网络(KDTCN)来解决股票趋势预测和突变解释的问题。文中,先从财经新闻中提取结构化事件元组,进而利用知识图将离散事件元组相互关联。通过对事件元组和知识图三元组的训练,我们可以得到知识事件的嵌入。在此基础上,再采用多通道连接的方法,将价格向量和事件嵌入作为预测模型的输入。利用TCN对股票走势进行预测,并基于知识对预测结果进行解释。在股票数据集上的实验表明,将结构化知识与TCN相结合,可以在预测股票突变趋势时大大优于深度模型,并可以对突变预测结果进行解释。除此之外,通过事件效应可视化和增强知识的事件元组可视化,解释了知识对股票突变趋势的影响。
 
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