【摘要】：金融市場是一個資本和生產(chǎn)要素的配置場所,是一個國家的政治、經(jīng)濟(jì)、文化信息的集散地,金融市場吸引著媒體和大量人民群眾的關(guān)注。媒體每天不斷的發(fā)布大量金融市場的新聞,人們通過媒體發(fā)布的新聞密切的關(guān)注著金融市場,同時新聞也會影響人們對金融資產(chǎn)標(biāo)的看法,新聞對金融市場會產(chǎn)生影響已經(jīng)是人們公認(rèn)的事情。從海量的新聞中挖掘有用的信息,定位這些新聞對金融資產(chǎn)標(biāo)的影響,對于金融市場的運(yùn)作、社會資本的配置都至關(guān)重要。過去學(xué)者研究股票市場都基于一個假設(shè),就是已知受新聞影響的股票實(shí)體。但是由于這個假設(shè),這些方法不可避免的忽視了不含股票實(shí)體的新聞,而很多不含股票實(shí)體的新聞同樣會對金融市場產(chǎn)生重大的影響。本文針對金融新聞中非特定關(guān)聯(lián)實(shí)體挖掘的問題,構(gòu)建了基于新聞主題抽取的新聞實(shí)體圖,并構(gòu)建了多源異構(gòu)的金融知識圖譜,提出了基于語義路徑的子圖匹配算法,通過匹配新聞實(shí)體圖與金融知識圖譜,最終識別出金融新聞所對應(yīng)的關(guān)聯(lián)實(shí)體集合,從語義的層面匹配出受到影響的股票實(shí)體,從而可以全面分析各種包含或者不包含金融實(shí)體的新聞。本文的主要研究工作及成果概況如下。本文以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為起點(diǎn),半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為補(bǔ)充,通過知識抽取、實(shí)體消歧、知識存儲等步驟,構(gòu)建了多源異構(gòu)的股票市場知識圖譜,涵蓋了大部分股票市場的實(shí)體。本文通過主題模型分析,從金融新聞中抽取相關(guān)性最高的主題,利用這些主題構(gòu)建了新聞圖,并提出了基于語義路徑的子圖匹配算法,從知識圖譜中尋找和新聞圖相匹配的子圖,所匹配的子圖頂點(diǎn)就是和金融新聞相關(guān)聯(lián)的實(shí)體集合。本文根據(jù)子圖匹配的結(jié)果,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),第一個實(shí)驗(yàn)對比了本文算法和SVM、決策樹、全連接網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯以及RCNN分類方法的分類性能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文算法相比其他對比方法有著更好的綜合性能。第二個實(shí)驗(yàn)?zāi)M真實(shí)投資策略進(jìn)行回測,在新聞發(fā)生的第二天買入受影響的股票并在持有一天后賣出,本文的算法在相同時間段的收益超過對比方法,同時本文算法相對大盤取得了28.82%超額收益。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于語義路徑的子圖匹配算法的有效性,同時證明了算法在實(shí)際投資中的可行性。
【圖文】：

圖 1-1 論文研究框架示意圖1.3.1 多源異構(gòu)的金融知識圖譜構(gòu)建證券市場關(guān)系錯綜復(fù)雜，國內(nèi)上市公司之間有著千絲萬縷的聯(lián)系，如果能清晰的表達(dá)出這種關(guān)系，，對于研究股票價格的變動是有著巨大的幫助的。為了刻畫股票實(shí)體之間的關(guān)系，本文將構(gòu)建股票間關(guān)系的知識圖譜。知識圖譜根本上是一種基于圖的語義網(wǎng)絡(luò)，其由節(jié)點(diǎn)和邊組成。在知識圖譜中，真實(shí)物理世界中存在的實(shí)體由圖中頂點(diǎn)表示，實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系則由知識圖譜中的邊表示，知識圖譜的基本組成單位是“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)“屬性-值”對。知識圖譜就是把所有不同類別的知識收集在一起連接而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識圖譜可以使我們從關(guān)系的維度去分析并解決問題。自頂向下和自底向上是知識圖譜常用的構(gòu)建方法。其中自頂向下的方法是指首先為知識圖譜定義數(shù)據(jù)模式和本體模式，在構(gòu)建本體的過程中，開始從最頂層的模式構(gòu)建，然后逐漸進(jìn)行細(xì)化，建立結(jié)構(gòu)良好的分類學(xué)層系結(jié)構(gòu)；再將實(shí)體和關(guān)系添加到構(gòu)建好的數(shù)據(jù)模式中。自底向上的方式則恰好相反，首先從

圖2-1雙層LSTM-RNN[34]
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F832.51;TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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本文編號：2710468