股票市场机制

股票市场关键指标解析

1. 流动性

例如苹果公司的股票,每天都会产生大量的买入和卖出行为,我们说这只股票的流通性很好。通常流通性好的股票,不会因为买入、卖出行为股价出现大幅度波动。相反地,如果一只股票流通性不好,当低股价时,就很难购买和出售它们

2. 开盘价、最高价、最低价、收盘价(OHLC:Open、High、Low、Close)

股价可以看作是一组随着时间变化的数据,我们通常会关注一只股票在一天内的开盘价、最高价、最低价、收盘价,这里的“一天”是一个时间段单位,同样的,我们也可以统计一只股票在一小时内的开盘价、最高价、最低价、收盘价
在这里插入图片描述

3. 成交量

成交量及一定时间内成交的股票数量,这个数量乘以股票价格就是这段时间内的现金流量。事实上,所有的市场机制都遵循“通货膨胀”这一解释,一只股票,当有很多人想要买它,它的价格就会上涨,当有很多人想要卖它,它的价格就会下跌。因此,只要你能根据各方数据判断大家对这只股票的态度,你就能从中获利。要知道,你的博弈对手其实是其他关注这只股票的人们

4. 缺失数据

通常我们会从股票价格趋势发现一些有用的信息,这里要特别注意:一定要考虑缺失数据的影响,缺失数据是如何产生的呢?我们要知道股市在一天的特定时间段是关闭的,在节假日等时候也是关闭的,这段时间内产生的交易量就会很少,因此会使数据产生一些不连续的性质,我们在分析股票变化数据时是要考虑这类情况的

5. 不同时区的市场

一家企业的股票是允许在不同时区的市场上市的,举个例子,企业A分别在香港证券交易所、伦敦证券交易所、纽约证券交易所,由于香港证券交易所股市开放时间是最早的,在香港证券交易所的交易就会可能影响到其股票伦敦证券交易所的走势,因此你可以结合香港证券交易所走势作出决策,把决策用到伦敦证券交易所上,但要注意,别人也是这么想的

### 股票时间序列分析中的注意力机制 在股票时间序列分析中,注意力机制能够有效捕捉不同时间段内的市场动态变化并赋予不同的权重。通过计算输入序列中每个时间步的重要性权重,然后将加权后的输入序列传入下游的预测模型[^2]。 #### 实现方法 为了实现这种功能,在构建神经网络架构时通常会引入自注意力层或者编码器-解码器结构中的交叉注意力模块。这些组件允许模型自动学习哪些历史价格波动对于当前时刻的价格预估更为关键,并据此调整参数配置来优化性能表现。 以下是基于LSTM和Attention组合的一个简单代码框架: ```python import torch.nn as nn class AttentionModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(AttentionModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, batch_first=True) self.attention_layer = SelfAttention(hidden_size) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) attention_output = self.attention_layer(lstm_out) return attention_output.mean(dim=1) class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim): super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.projection = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, 64), nn.ReLU(True), nn.Linear(64, 1) ) def forward(self, encoder_outputs): energy = self.projection(encoder_outputs) weights = F.softmax(energy.squeeze(-1), dim=1) outputs = (encoder_outputs * weights.unsqueeze(-1)).sum(dim=1) return outputs ``` 此段代码定义了一个带有自我注意机制的时间序列分类/回归模型,适用于处理像股价这样的连续型数值数据集。该模型先利用长短记忆单元(LSTM)对原始特征向量进行初步抽象化表征;再经由自关注层进一步提炼出最具代表性的信息片段用于最终决策支持。
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