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金融股票深度学习论文整理

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2014年互联网金融行业深度报告

2014年互联网金融行业深度报告,互联网渗透率的提升引发的各行业之间的融合、多方需求的共同作用,以及信 息技术进步等原因造就了互联网金融的产生。互联网金融的理想状态是实现便 捷的交易、较少的信息不对称、较低的交易成本和较高的资源配置效率。互联 网企业和传统金融企业在信息处理效率、运营成本、信用品牌、金融专业能力、 风险控制能力等方面各有优劣势。不论是互联网企业还是传统金融企业,或是 参与互联网金融的电商、软硬件提供商、平台运营商、OTO 服务供应商,只有 顺应模式改变及时变革,才能在互联网金融的大潮中屹立不倒,分享红利

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深度学习的金融交易策略

深度学习已经在许多自然科学领域取得了瞩目的成功,但很少在社会科学领域验证它的表现。由于金融具有高维,强噪音等棘手问题,然而深度学习的有些算法能够很好的处理高维非线性与减弱噪音等功能,所以用深度学习设计量化交易策略是一种符合原理的选择。

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电信增值业务模式及消费者行为深度研究报告客户版.pdf

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供应链金融行业深度报告:持续创新下,步入快速发展通道-180308

供应链金融的本质在于企业授信方式创新,传统模是将高信用评级企业的分享给上下游中小,新型模式是在产升和技术驱动下的基于数据授信模式。 云计算、大数据物联网和区块链技术的发展将进一步提升供应链金融风控能力,降低业务综合成本。

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【深度学习语料库】常见金融领域词汇词典

金融方面的常见词汇形成的词典/语料库,jieba.load_userdict()即可使用

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非银金融行业深度报告:智能投顾:财富管理行业的新变革即将来临!

[Table_Summary] 我们认为我国财富管理行业的新变革即将来临!行业巨头有如华泰证券、广发证券、招商银行已经嗅到了背后潜在的巨大市场,于今年纷纷大举涉足智能投顾领域。我们判断中国智能投顾行业必将延续15年美国智能投顾发展的脉络,有如当年嘉信理财、先锋基金大举杀入智能投顾平台,一时间形成燎原之势,迅速点燃财富管理市场,引发行业巨头争先加入,推动行业并购、收购事件层出不

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基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例.pdf

基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要:【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%, 同时证明了利用本文方法所构建的情感词典在金融领域中的表现优于其他已 有方

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金融时序预测中的深度学习方法综述: 从2005到2019【63页pdf】.zip

毋庸置疑,金融时间序列预测由于拥有广泛的应用领域和巨大的影响力,其正成为成为学术界和金融业研究人员研究计算智能的首选。机器学习(ML)研究者提出的各种各样的模型和所做的大量研究都已经被公开。比如:目前有大量关于将机器学习用于金融时间序列预测研究的调查。最近,深度学习(DL)模型也开始被运用到这个领域,且DL方法显著优于传统的ML方法。尽管人们对开发金融时间序列预测的模型越来越感兴趣,但是目前缺乏专门针对DL的金融文献综述。因此,这篇论文是想提供一个关于DL方法在金融时间序列预测研究方面如何实现的文献综述。

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深度学习金融应用综述(Deep Learning for Financial Applications)【52页pdf】.zip

在这篇论文中,我们试图提供当今金融应用的DL模型的最新快照。我们不仅根据他们在金融领域的意向子领域对作品进行了分类,还根据他们的DL模型对作品进行了分析。此外,我们还旨在确定未来可能的实现,并强调了该领域内正在进行的研究的途径。

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机器学习白皮书系列之三:深度学习的方法介绍及金融领域应用实例-20180122-长江证券-27页.pdf

机器学习白皮书系列之三-深度学习方法介绍和金融领域应用实例,介绍了深度学习的常见算法,DNN,CNN,RNN和在金融领域里的实际应用

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

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