【摘要】： 股票價格的準確預(yù)測長久以來受到投資者和學(xué)者的廣泛關(guān)注。影響股價走勢的因素很多,這給股價預(yù)測帶來了異常艱巨的困難。本文從信息與股價的關(guān)聯(lián)關(guān)系這個角度試圖通過信息的變化來預(yù)測股價走勢,即從過去數(shù)據(jù)中找出股票價格與股市信息兩者的關(guān)聯(lián)規(guī)律并用其預(yù)測將來的價格運動。 近年來,隨著瓦聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展,人們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)股市信息與股價波動存在著明顯的關(guān)聯(lián)關(guān)系,如何揭示這種關(guān)聯(lián)關(guān)系成為了當前計算機和金融領(lǐng)域的一個研究熱點。本文提出了一種基于詞匯極性的觀點挖掘方法,挖掘互聯(lián)網(wǎng)股市信息中蘊含的觀點傾向,并考察這種觀點傾向與股價走勢的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而通過這種關(guān)聯(lián)關(guān)系來預(yù)測股票價格的走勢。 股市信息的觀點傾向即作者在信息中表達的認為股價會上漲或者下跌的立場。詞匯極性是詞匯所體現(xiàn)的與股票價格關(guān)聯(lián)的特性�；谠~匯極性的觀點挖掘方法通過識別出的詞匯極性對觀點傾向進行更新,實現(xiàn)了文檔語句級的觀點傾向性抽取,并提高了挖掘結(jié)果的質(zhì)量。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等特性,方法最后運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)股票價格和觀點傾向之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律,并用其預(yù)測未來股價走勢。實驗結(jié)果表明,該方法能夠取得較好的預(yù)測效果,并證明了互聯(lián)網(wǎng)股市信息的觀點傾向與股價走勢存在著一定的相關(guān)性。
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：F224;F830.91
【圖文】：

3.5.3觀點挖掘結(jié)果分析極性識別后，對特征傾向性識別的結(jié)果依據(jù)極性進行必要更新，實驗結(jié)果如圖3.5所刁、。1田，(幻}印.〕}槍印.(勸暇40.(X獄 ttttttttt悉悉悉 悉‘習(xí)山八叭陣20.以)吃P(湘了午釣尸(召吵釣P(FI)N。們孤釣N(召回乒釣N(Fl){口蜘、l。、.、f):…圖3.5觀點挖掘結(jié)果

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本文編號：2750240