首页--经济论文--财政、金融论文--金融、银行论文--中国金融、银行论文--金融市场论文

基于社交媒体的股票预测模型

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题的背景意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 股价预测研究现状第9-10页
        1.2.2 自然语义分析研究现状第10-11页
    1.3 本文的研究内容第11-14页
第2章 张量分析第14-28页
    2.1 引言第14页
    2.2 张量基础第14-20页
        2.2.1 张量概述第14-15页
        2.2.2 张量的数学表示第15-19页
        2.2.3 张量的基本运算第19-20页
    2.3 高阶奇异值分解第20-25页
        2.3.1 高阶奇异值分解的概念和意义第20-21页
        2.3.2 张量的CP分解第21-23页
        2.3.3 张量的Tucker分解第23-25页
    2.4 张量的应用第25-26页
    2.5 本章小结第26-28页
第3章 基于张量的信息关联模型第28-34页
    3.1 引言第28页
    3.2 用张量对数据建模第28-29页
    3.3 张量嵌入学习第29-30页
    3.4 高阶张量岭回归第30-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第4章 信息收集处理及特征验证第34-54页
    4.1 引言第34页
    4.2 实验平台及信息来源第34-36页
        4.2.1 公开实验平台及信息来源第34-35页
        4.2.2 非公开实验平台及数据来源第35-36页
    4.3 信息收集爬虫实验第36-38页
        4.3.1 爬虫程序框架第36-37页
        4.3.2 爬虫结果处理第37-38页
    4.4 信息处理及分析第38-43页
        4.4.1 自然语言处理第38-40页
        4.4.2 文本预处理第40页
        4.4.3 特征变换第40-42页
        4.4.4 时间序列指数平滑第42-43页
    4.5 特征有效性检验第43-52页
        4.5.1 检验思路及测评指标第43-44页
        4.5.2 时间序列峰值检测第44-46页
        4.5.3 基于分类器的模型验证第46-47页
        4.5.4 评论语句情感分类第47-48页
        4.5.5 舆情分析与道琼斯指数第48-50页
        4.5.6 基于KNN算法和舆情分析预测股价第50-52页
    4.6 本章小结第52-54页
第5章 基于张量信息关联模型股价预测实验第54-60页
    5.1 引言第54页
    5.2 实验数据第54-55页
    5.3 评价标准第55页
    5.4 语义分析实验结果分析第55-56页
    5.5 市场情绪有效性第56页
    5.6 交叉联合关系的探究和预测有效性第56-57页
    5.7 仿真交易第57-58页
    5.8 总结第58-60页
参考文献第60-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-66页
致谢第66页

论文共66页,点击 下载论文
上一篇:中远·白鹿汀洲房地产项目定价策略研究
下一篇:基于辐合场及涡旋场的雷雨大风识别及其可视化方法研究