基于文本情感分析的股价预测研究与实现
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 股票分析研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 情感分类研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关理论和技术 | 第14-26页 |
| 2.1 股票分析 | 第14页 |
| 2.1.1 基本面分析的方法 | 第14页 |
| 2.1.2 技术面分析的方法 | 第14页 |
| 2.2 文本挖掘关键技术 | 第14-18页 |
| 2.2.1 文本预处理 | 第14-16页 |
| 2.2.2 词库扩展 | 第16页 |
| 2.2.3 特征选择 | 第16-17页 |
| 2.2.4 文本表示 | 第17-18页 |
| 2.3 文本情感分类技术 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基于语素的方法 | 第18页 |
| 2.3.2 基于语义的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于机器学习的方法 | 第19-20页 |
| 2.4 朴素贝叶斯 | 第20-22页 |
| 2.5 BP神经网络 | 第22-25页 |
| 2.5.1 BP神经网络简介 | 第22页 |
| 2.5.2 BP神经网络模型 | 第22-24页 |
| 2.5.3 BP神经网络算法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于技术指标的股价预测 | 第26-40页 |
| 3.1 股价预测框架 | 第26-28页 |
| 3.2 预测目标定义 | 第28页 |
| 3.3 技术指标 | 第28-33页 |
| 3.3.1 K线图 | 第28-30页 |
| 3.3.2 量价关系 | 第30-31页 |
| 3.3.3 平滑异同平均线(MACD) | 第31页 |
| 3.3.4 相对强弱指数(RSI) | 第31-32页 |
| 3.3.5 随机指标(KDJ) | 第32页 |
| 3.3.6 量能潮指标(OBV) | 第32-33页 |
| 3.4 神经网络建模 | 第33-35页 |
| 3.4.1 输入输出设计 | 第33-34页 |
| 3.4.2 网络拓扑设计 | 第34-35页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第35-39页 |
| 3.5.1 实验方案 | 第35-38页 |
| 3.5.2 实验及结果分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 加入投资者情绪指标的股价预测 | 第40-56页 |
| 4.1 股票评论语料库构建 | 第40-44页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第40页 |
| 4.1.2 网络爬虫 | 第40-42页 |
| 4.1.3 数据获取 | 第42-44页 |
| 4.2 金融词典构建 | 第44-47页 |
| 4.2.1 N-GRAM算法构造分词词典 | 第44-45页 |
| 4.2.2 PMI算法扩展情感词典 | 第45-47页 |
| 4.2.3 领域词典的生成 | 第47页 |
| 4.3 情感倾向性分析 | 第47-49页 |
| 4.3.1 基于情感词典的情感倾向性分析 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于朴素贝叶斯的情感倾向性分析 | 第48-49页 |
| 4.4 投资者情绪指标 | 第49-51页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第51-55页 |
| 4.5.1 实验方案 | 第51-53页 |
| 4.5.2 实验及结果分析 | 第53-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结和展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 后续研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
