本文關鍵詞：基于網(wǎng)絡信息的金融市場預測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：金融市場是一個國家經(jīng)濟的重要組成部分,在市場經(jīng)濟體制中具有非常重要的作用。隨著國民收入水平的提高,金融市場得到了越來越多投資者的關注。因此,對金融市場預測的研究具有重大的意義,金融市場預測研究一直都是研究者們關注的重點。然而,由于金融市場是一個參與者眾多,非常容易受到各種因素的影響的非線性、大規(guī)模、復雜系統(tǒng),因而很難對金融市場建立模型。互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)極大的改變了人們的生活學習工作方式,一方面人們獲取信息的方式越來越便捷,另外一方面,互聯(lián)網(wǎng)用戶越來越多的將自己的生活狀況、心里狀態(tài)等發(fā)布在微博、股吧等各類社交網(wǎng)絡,這都讓我們能夠通過爬蟲技術獲取足夠的所需數(shù)據(jù)。理論研究表明,政策、公司信息和投資者情緒等信息與金融市場有著密切的關系,而這些信息都可以從網(wǎng)絡獲取,這就為我們對金融市場預測的研究提供了一個新的方向和途徑。本文首先通過介紹有效市場理論和行為金融學,為通過網(wǎng)絡信息進行金融市場預測提供了理論基礎,然后從專業(yè)角度出發(fā),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以進行大規(guī)模并行處理、非線性、分布式存儲、自適應學習和較強的容錯能力的特點,提出了運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對以股票為代表的金融市場產(chǎn)品進行預測的思想和方法。研究使用“股吧”信息作為數(shù)據(jù)源,通過“股吧”信息特征值與股票信息相關性性統(tǒng)計驗證了網(wǎng)絡信息與股票交易量具有相關性。使用“股吧”信息特征值與股票交易量數(shù)據(jù)對BP網(wǎng)絡模型進行了訓練和優(yōu)化,達到了基于網(wǎng)絡信息預測金融市場中股票交易量的效果,并且與傳統(tǒng)的基于歷史數(shù)據(jù)預測方法進行了比較,結果表明基于網(wǎng)絡信息的預測模型具有更好的穩(wěn)定性,更接近實際交易量,具有一定的應用價值。最后,設計和實現(xiàn)了投資決策輔助工具程序,通過和用戶交互為用戶提供股票交易量預測結果、股票信息等,達到輔助用戶投資決策的目的。在研究取得了一定成果的同時,預測模型和輔助決策工具也存在著一些不足,比如預測范圍較小,輔助工具設計簡單等。這些都需要進一步的工作進行改進和完善,以實現(xiàn)更好的預測效果。
【關鍵詞】：網(wǎng)絡信息 金融市場 相關性 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 預測
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.5;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 引言10-15
• 1.1 課題研究背景10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 金融市場預測研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 網(wǎng)絡信息與金融市場相關性研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究目的及意義12-13
• 1.3.1 研究目的12
• 1.3.2 研究意義12-13
• 1.4 主要研究內容及論文結構13-14
• 1.5 本章小結14-15
• 第二章 課題理論基礎15-23
• 2.1 有效市場假說與行為金融學15-17
• 2.1.1 有效市場假說15-16
• 2.1.2 行為金融學理論16
• 2.1.3 小結16-17
• 2.2 金融市場預測方法17-20
• 2.2.1 證券預測簡介17
• 2.2.2 證券投資分析方法17-18
• 2.2.3 時間序列分析方法18
• 2.2.4 行為金融分析法18-19
• 2.2.5 其他分析法19-20
• 2.2.6 小結20
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡20-22
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介20-21
• 2.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡與金融預測21-22
• 2.4 本章小結22-23
• 第三章 基于網(wǎng)絡信息的金融市場預測研究23-56
• 3.1 概述23-24
• 3.2 網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)獲取與處理24-29
• 3.2.1 網(wǎng)絡信息獲取24-26
• 3.2.2 網(wǎng)絡信息存儲與可視化26-29
• 3.3 網(wǎng)絡信息與金融市場相關性統(tǒng)計29-38
• 3.3.1 網(wǎng)絡信息與金融市場相關性統(tǒng)計方法29-31
• 3.3.2 網(wǎng)絡信息與金融市場相關性統(tǒng)計實現(xiàn)31
• 3.3.3 實驗步驟31
• 3.3.4 實驗與實驗結果分析31-38
• 3.4 網(wǎng)絡信息與金融市場預測38-44
• 3.4.1 多層感知器及BP算法簡介38-40
• 3.4.2 樣本的處理40
• 3.4.3 輸入向量確定40-41
• 3.4.4 模型參數(shù)優(yōu)化41-44
• 3.5 股票歷史信息與金融市場預測44-45
• 3.6 實驗結果及結論45-55
• 3.6.1 基于“股吧”信息的股票交易量預測45-55
• 3.7 本章小結55-56
• 第四章 基于網(wǎng)絡信息的投資決策輔助工具的設計與實現(xiàn)56-68
• 4.1 輔助工具需求分析56
• 4.2 輔助工具總體目標56-57
• 4.3 輔助工具的設計57-61
• 4.3.1 系統(tǒng)架構57-58
• 4.3.2 系統(tǒng)功能模塊設計58-60
• 4.3.3 數(shù)據(jù)庫設計60-61
• 4.4 輔助工具實現(xiàn)與測試61-67
• 4.4.1 系統(tǒng)的實現(xiàn)61-65
• 4.4.2 系統(tǒng)測試65-67
• 4.5 本章小結67-68
• 第五章 總結與展望68-70
• 5.1 論文工作總結68-69
• 5.2 后續(xù)工作與展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻71-73
• 攻讀碩士學位期間取得的成果73-74

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本文編號：305607