| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 研究问题 | 第13-14页 |
| 1.3 研究意义及创新点 | 第14-16页 |
| 1.4 研究框架 | 第16-18页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第18-25页 |
| 2.1 证券市场预测及市场风险 | 第18-21页 |
| 2.2 情感分析 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 研究框架 | 第25-29页 |
| 3.1 研究概述 | 第25-26页 |
| 3.2 证券市场用户情感分析 | 第26-27页 |
| 3.3 金融时间序列分析 | 第27页 |
| 3.4 量化交易分析 | 第27-29页 |
| 第四章 证券市场情绪挖掘算法 | 第29-45页 |
| 4.1 证券市场情绪挖掘算法流程 | 第29-30页 |
| 4.2 Word2Vec词向量表征 | 第30-33页 |
| 4.3 Encoder-Decoder+NN情绪分类算法 | 第33-34页 |
| 4.4 证券市场情绪表达 | 第34-35页 |
| 4.5 实验 | 第35-43页 |
| 4.5.1 数据描述 | 第35-38页 |
| 4.5.2 Word2Vec词向量模型训练 | 第38-39页 |
| 4.5.3 Encoder-Decoder+NN情感分类模型训练 | 第39-41页 |
| 4.5.4 证券市场情绪展示 | 第41-42页 |
| 4.5.5 方法讨论 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于Risk-Return的金融时间序列预测 | 第45-59页 |
| 5.1 Risk-Return模型 | 第45-47页 |
| 5.2 金融时间序列预测模型 | 第47-51页 |
| 5.3 基于Risk-Return的金融时间序列预测模型 | 第51-52页 |
| 5.4 实验 | 第52-57页 |
| 5.4.1 数据描述 | 第52-54页 |
| 5.4.2 不同数据集下Risk-Return的金融时间序列预测 | 第54-56页 |
| 5.4.3 不同时间跨度下Risk-Return的金融时间序列预测 | 第56-57页 |
| 5.4.4 方法讨论 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 量化交易应用实例 | 第59-66页 |
| 6.1 量化交易模型设计 | 第59-61页 |
| 6.2 量化交易策略 | 第61-62页 |
| 6.3 实验 | 第62-65页 |
| 6.3.1 数据描述 | 第62-63页 |
| 6.3.2 改进后的Risk-Return的金融时间序列预测 | 第63页 |
| 6.3.3 量化交易实验结果 | 第63-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 结论与展望 | 第66-69页 |
| 7.1 研究总结 | 第66-67页 |
| 7.2 管理启示 | 第67-68页 |
| 7.3 研究展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
