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基于深度學(xué)習(xí)的事件驅(qū)動(dòng)型股價(jià)預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-05 02:19
【摘要】:全球經(jīng)濟(jì)正處于飛速發(fā)展的階段,我國(guó)的金融市場(chǎng)也在不斷完善之中,金融市場(chǎng)的高回報(bào)吸引著國(guó)內(nèi)外各類(lèi)投資者。在高回報(bào)率的背后往往也是高風(fēng)險(xiǎn),投資人時(shí)刻都在關(guān)注著金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài),媒體關(guān)于市場(chǎng)的新聞報(bào)道會(huì)造成市場(chǎng)情緒的波動(dòng),對(duì)金融資產(chǎn)標(biāo)的價(jià)格運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響到投資人的投資決策。如何從海量的實(shí)時(shí)金融新聞資訊中識(shí)別受影響的金融資產(chǎn)標(biāo)的,繼而對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)的價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)投資人來(lái)說(shuō)具有重要意義。在以往關(guān)于股票價(jià)格預(yù)測(cè)的研究中,研究人員往往忽略了無(wú)特定實(shí)體指向的新聞事件,大多數(shù)研究都是基于已知的關(guān)聯(lián)股票,對(duì)關(guān)聯(lián)的股票實(shí)體價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文將無(wú)特定股票實(shí)體指向的新聞事件定義為“泛型事件”。例如,關(guān)于房地產(chǎn)行業(yè)的新聞事件報(bào)道之中,可能并未提及相關(guān)的股票實(shí)體,但是具有經(jīng)驗(yàn)的投資人能夠在第一時(shí)間將受影響的股票實(shí)體挑選出來(lái),對(duì)于自己后續(xù)的投資判斷具有指導(dǎo)作用。本文從事件與股票實(shí)體之間的屬性關(guān)系入手,首先論文提出了一種新型能夠量化事件與股票實(shí)體之間相關(guān)性的深度學(xué)習(xí)模型(MEAN)。通過(guò)多路映射關(guān)聯(lián)計(jì)算,MEAN模型從多維度充分挖掘股票屬性與新聞事件相關(guān)度,最終通過(guò)全連接網(wǎng)絡(luò)輸出二者的相關(guān)系數(shù)。其次,論文提出了異構(gòu)信息協(xié)同模型(HICN),結(jié)合股票價(jià)量信息與新聞事件信息對(duì)MEAN模型所錨定的股票集合進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)。MEAN與HICN構(gòu)成了本課題的事件驅(qū)動(dòng)型股價(jià)預(yù)測(cè)模型,本文根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了多個(gè)對(duì)照實(shí)驗(yàn),其中的對(duì)照模型包括傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,也包含常用的深度學(xué)習(xí)模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,驗(yàn)證了本課題所提出的基于深度學(xué)習(xí)的事件驅(qū)動(dòng)型股價(jià)預(yù)測(cè)模型的有效性。本文后續(xù)根據(jù)模型的表現(xiàn)構(gòu)建了模擬投資策略,并獲得了相對(duì)大盤(pán)27%的超額收益,表明本課題模型對(duì)實(shí)際投資同樣具有指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:F832.51;TP18
【圖文】:

示意圖,論文研究,框架,新聞


相關(guān)性來(lái)錨定新聞中所涉及到的股票實(shí)體。在確定股票實(shí)體之后,將新聞信息通過(guò)模型進(jìn)行特征挖掘,得到最終的新聞表示。結(jié)合新聞的利好利空極性與股票實(shí)體價(jià)量運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)對(duì)股價(jià)的未來(lái)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),本文的主要研究框架如圖1-1所示。1.3.1 泛型事件的股票集合錨定研究互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展加速了信息的傳遞,每年財(cái)經(jīng)網(wǎng)站的新聞公告多達(dá)幾十萬(wàn)甚

基于深度學(xué)習(xí)的事件驅(qū)動(dòng)型股價(jià)預(yù)測(cè)研究


圖2-1雙層LSTM-RNN[36]

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本文編號(hào):2741938

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