Web2.0和移動互聯(lián)網(wǎng)催生了網(wǎng)絡(luò)上用戶海量內(nèi)容的生成。證券市場上的用戶同樣地喜歡通過社交媒體來表達(dá)自己對市場的看法和情緒,因此社交媒體近年來吸引了研究者和業(yè)界的大量關(guān)注,但是從這些社交媒體中抽取出對研究和產(chǎn)品有幫助的信息存在各種困難。為了有效地從社交媒體中抽取出證券市場用戶的情緒信息,并且探索其對證券市場的影響,本文針對證券市場用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)特點(diǎn),提出了證券市場市場情緒分類算法;在市場預(yù)測方面,針對傳統(tǒng)金融時(shí)間序列預(yù)測存在的問題,提出基于RiskReturn的金融時(shí)間序列預(yù)測算法;進(jìn)而,將預(yù)測模型應(yīng)用到實(shí)際交易情境下,通過量化交易分析的手段,研究其在證券市場上的表現(xiàn)。本文主要內(nèi)容包括以下三個(gè)方面:第一,針對Web2.0時(shí)代用戶數(shù)據(jù)較為混亂的特點(diǎn),提出了Encoder-Decoder句表征的方式,將所有的文本映射成為高維的語義向量,通過標(biāo)注數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型,對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類,分類的準(zhǔn)確率達(dá)到81.23%,并和已有的方法準(zhǔn)確率進(jìn)行比較,證明了方法的有效性,并考慮標(biāo)注成本下,在不同標(biāo)注量上和已有方法比較,證明了本文的分類方法在少量標(biāo)注集就有優(yōu)秀表現(xiàn)的優(yōu)勢,從而通過情感分類,... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究問題
    1.3 研究意義及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 研究框架
第二章 相關(guān)研究綜述
    2.1 證券市場預(yù)測及市場風(fēng)險(xiǎn)
    2.2 情感分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 研究框架
    3.1 研究概述
    3.2 證券市場用戶情感分析
    3.3 金融時(shí)間序列分析
    3.4 量化交易分析
第四章 證券市場情緒挖掘算法
    4.1 證券市場情緒挖掘算法流程
    4.2 Word2Vec詞向量表征
    4.3 Encoder-Decoder+NN情緒分類算法
    4.4 證券市場情緒表達(dá)
    4.5 實(shí)驗(yàn)
        4.5.1 數(shù)據(jù)描述
        4.5.2 Word2Vec詞向量模型訓(xùn)練
        4.5.3 Encoder-Decoder+NN情感分類模型訓(xùn)練
        4.5.4 證券市場情緒展示
        4.5.5 方法討論
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于Risk-Return的金融時(shí)間序列預(yù)測
    5.1 Risk-Return模型
    5.2 金融時(shí)間序列預(yù)測模型
    5.3 基于Risk-Return的金融時(shí)間序列預(yù)測模型
    5.4 實(shí)驗(yàn)
        5.4.1 數(shù)據(jù)描述
        5.4.2 不同數(shù)據(jù)集下Risk-Return的金融時(shí)間序列預(yù)測
        5.4.3 不同時(shí)間跨度下Risk-Return的金融時(shí)間序列預(yù)測
        5.4.4 方法討論
    5.5 本章小結(jié)
第六章 量化交易應(yīng)用實(shí)例
    6.1 量化交易模型設(shè)計(jì)
    6.2 量化交易策略
    6.3 實(shí)驗(yàn)
        6.3.1 數(shù)據(jù)描述
        6.3.2 改進(jìn)后的Risk-Return的金融時(shí)間序列預(yù)測
        6.3.3 量化交易實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.4 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 研究總結(jié)
    7.2 管理啟示
    7.3 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]長期投資決策的風(fēng)險(xiǎn)度及其應(yīng)用[J]. 徐玖平.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 1999(02)
[2]組合投資在E－Sh風(fēng)險(xiǎn)下的有效邊界[J]. 呂鋒,倪志紅.  系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 1995(02)



本文編號：3049670