基于事件驱动模型的股指预测研究

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基于事件驱动模型的股指预测研究

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基于事件驱动模型的股指预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 课题研究背景	第10-12页
1.1.1 与股市相关的新闻数据	第10-11页
1.1.2 与股市相关的情感数据	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 股票波动预测方法	第12-13页
1.2.2 多实例模型的应用	第13页
1.2.3 股票舆情特征提取方法	第13-15页
1.3 课题研究内容	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16-17页
1.5 本章总结	第17-18页
第二章相关技术	第18-26页
2.1 受限玻尔兹曼机	第18页
2.2 WORD2VEC模型	第18-19页
2.3 主题模型LDA	第19-22页
2.4 多实例学习	第22-23页
2.5 支持向量机(SVM)	第23-25页
2.6 本章总结	第25-26页
第三章基于主题模型的情感分析算法	第26-36页
3.1 LDA-S模型设计	第26-32页
3.1.1 LDA-S设计思想	第26-27页
3.1.2 LDA-S生成过程	第27-30页
3.1.3 LDA-S参数估计	第30-31页
3.1.4 LDA-S短文本友好性分析	第31-32页
3.2 LDA-S模型实现	第32-34页
3.2.1 雪球网数据清洗	第32页
3.2.2 文本分词	第32页
3.2.3 先验参数设置	第32-33页
3.2.4 情感特征提取	第33-34页
3.3 本章总结	第34-36页
第四章基于多源数据多实例学习的股指预测模型	第36-52页
4.1 问题陈述	第36-37页
4.2 基于受限玻尔兹曼机的事件提取算法	第37-41页
4.2.1 新闻文本数据获取	第37-38页
4.2.2 新闻文本结构化处理	第38-39页
4.2.3 新闻文本向量化处理	第39-41页
4.3 情感特征和量化特征提取	第41-42页
4.4 M_MI股指预测模型设计流程	第42-50页
4.4.1 实例级预测算法	第43-44页
4.4.2 多源组级预测算法	第44-45页
4.4.3 多源超级组级预测算法	第45-46页
4.4.4 损失函数的设计	第46-50页
4.5 本章总结	第50-52页
第五章股指预测模型性能评估	第52-62页
5.1 实验准备	第52-56页
5.1.1 实验数据及流程	第52-54页
5.1.2 对比算法	第54-55页
5.1.3 评价指标	第55-56页
5.2 实验结果	第56-60页
5.2.1 股指预测模型结果分析	第56-59页
5.2.2 特征提取有效性分析	第59-60页
5.3 本章总结	第60-62页
第六章总结与展望	第62-64页
6.1 本文总结	第62-63页
6.2 后续研究展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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