从本月开始，本人会对沪深股市中一些股票的涨跌史进行研究，分析MA线的变化规律，对历史的经验进行总结。以期对我们有警示。本文时间较长，请大家耐心看完，或者先收藏起来，分阶段慢慢看。

2015年股灾行情，是研究中国股市无法绕开的里程碑时间节点，也是中国股市格局发生重大变化的周期性时间，从这一年开始，股市的本质，正发生着前所未有的深刻变革。

机器学习与资产定价。机器学习强调变量选择和降维技术，通过减少自由度和压缩预测变量之间的冗余变化，非常适合解决此类候选条件变量集合较大的预测问题。考虑到非线性预测器的交互作用，树模型和神经网络相较于回归模型表现更加优异，尤其在大市值股票和流动性高的股票上的预测。神经网络模型中，浅层学习比深度学习效果更好。在美股市场，最能提供信息的，是价格趋势变量，包括股票动量、行业动量和短期反转。其次是流动性变量，包括市值、美元交易量和买卖价差；回报波动率、特质波动率、市场beta和beta平方也是主要的预测因子。

也就是说这个软件是一个聊天软件，不同的是你聊天的对象是计算机，你提出问题，计算机进行回答。

但在A股市场中，这种神话般的投资故事也只能听听而已，因为真正能够跨越几十年经久不衰的成长型公司实在难觅，早年曾经被很多投资者追捧过的大牛股，如今退市的退市，绩差的绩差，长期持有等于长期吃套。但我们也不必将巴菲特的每一句语录都当成圭臬，A股不是美股，何况巴菲特的预测也有看走眼的时候——14年前，马斯克就建议巴菲特投资特斯拉，巴菲特则不屑地认为：“特斯拉是一家伟大的公司，但却并不是理想的投资标的。”

低波策略的波动率择时。波动率十分位组合生成的回报率曲线中包含重要的信息，其斜率可用于波动率和市场状况择时。在良好的市场条件下，高波动率组合产生最高的回报，而在糟糕的市场条件下，低波动率组合表现出最低的负回报。以收益曲线的斜率信息作为信号，在市场增长期积极持有高波动率的投资组合来把握波动性时机，而在市场低迷时期则保守地持有低波动率的投资组合，策略获得了卓越的表现，相比简单的低波策略夏普比率提高了30%，累计收益呈现数量级式提高。与低波动率组合中的股票相比，高波动率组合的股票始终具有更强的相关性。波动率择时策略的盈利能力可以归因于在熊市中持有多元化的投资组合，而在牛市中集中持有增长型投资组合。

写完五波牛市的股市方案和做好ppt课件，已经到了凌晨三点了。

情绪导致暂时性定价错误。使用Spotify的数据，每天收集每个国家最受欢迎的200首歌曲的信息，包括歌手名字、歌曲标题、流媒体次数等。使用Spotify提供的API，获取每首歌曲的音频特征，其中一个特征就是valence（音乐正面性），它是一个介于0到1之间的数字，表示音乐传达出来的情绪是积极还是消极。根据每首歌曲在当天的流媒体次数和valence值，计算出每个国家当天的平均音乐正面性（Average Valence），作为该国当天的音乐情绪指数。将每天的音乐情绪指数按周聚合，并与股市和宏观经济数据进行匹配和分析。音乐情绪和当周的股票市场回报呈正相关，和下周的股票市场回报呈负相关。这些结果在日度分析下也成立，并且在套利受限时更加显著。

（3）002230 科大讯飞

核心题材：人工智能+汽车电子+无人驾驶

“黑飞雁工程师，我准备设计一个股票到股票软件，你们看下，后台数据能不能同步上传。

2023年01月31日回复称公司的智能对话平台是基于人工智能技术,以Chatbot方式面向用户提供多媒体智能应答服务,已拥有AI智能客服、智能外呼、文本机器人、来电助理、智能培训等成熟应用。公司的智能对话平台通过IMS接入产品接入IMS网络,可通过开发运营商发布的...

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