| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 量化投资发展历史 | 第13页 |
| 1.3 国内外量化交易研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第17-29页 |
| 2.1 系统实现相关工具介绍 | 第17-20页 |
| 2.1.1 MongoDB简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Django简介 | 第18-19页 |
| 2.1.3 可视化工具介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 相关技术介绍 | 第20-28页 |
| 2.2.1 网络爬虫技术 | 第20-22页 |
| 2.2.2 自然语言处理相关技术 | 第22-23页 |
| 2.2.3 多项式线性回归模型简介 | 第23-25页 |
| 2.2.4 朴素贝叶斯模型简介 | 第25-26页 |
| 2.2.5 支持向量机模型简介 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 面向量化交易的金融数据处理平台需求分析 | 第29-41页 |
| 3.1 系统总体概述 | 第29-32页 |
| 3.1.1 总体需求描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 系统设计原则 | 第30-31页 |
| 3.1.3 系统用户职能需求 | 第31-32页 |
| 3.2 辅助模块功能需求分析 | 第32-34页 |
| 3.2.1 数据层需求分析 | 第32-33页 |
| 3.2.2 交易模拟程序需求分析 | 第33页 |
| 3.2.3 显示层需求分析 | 第33-34页 |
| 3.3 算法实体需求分析 | 第34-40页 |
| 3.3.1 基于文本处理的策略模块需求分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 量化选股模块需求分析 | 第37-39页 |
| 3.3.3 量化择时模块需求分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 面向量化交易的金融数据处理平台的设计 | 第41-61页 |
| 4.1 系统整体架构设计 | 第41-42页 |
| 4.2 系统辅助模块设计 | 第42-46页 |
| 4.2.1 文本数据网络爬虫程序设计 | 第42-43页 |
| 4.2.2 股票交易数据获取平台设计 | 第43-45页 |
| 4.2.3 交易模拟程序的设计 | 第45-46页 |
| 4.3 基于文本处理的策略模块详细设计 | 第46-52页 |
| 4.3.1 功能描述 | 第46-47页 |
| 4.3.2 基于TF-IDF的朴素贝叶斯模型的新闻情感倾向预测设计 | 第47-49页 |
| 4.3.3 基于情感词典量化股评的设计 | 第49-52页 |
| 4.4 量化选股模块详细设计 | 第52-57页 |
| 4.4.1 功能描述 | 第52页 |
| 4.4.2 基于多项式线性回归模型的多因子策略设计 | 第52-57页 |
| 4.5 量化择时模块详细设计 | 第57-60页 |
| 4.5.1 功能描述 | 第57页 |
| 4.5.2 基于支持向量机的量化择时策略设计 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 面向量化交易的金融数据处理平台原型实现 | 第61-82页 |
| 5.1 系统总体实现 | 第61-66页 |
| 5.2 系统辅助模块实现 | 第66-70页 |
| 5.2.1 文本数据网络爬虫程序实现 | 第66-68页 |
| 5.2.2 股票交易数据获取平台实现 | 第68-69页 |
| 5.2.3 交易模拟程序实现 | 第69-70页 |
| 5.3 算法实体模块的实现与测试 | 第70-81页 |
| 5.3.1 基于TF-IDF的朴素贝叶斯模型的新闻情感倾向预测实现与测试 | 第71-74页 |
| 5.3.1.1 策略模型的实现 | 第71-73页 |
| 5.3.1.2 测试与结果展示 | 第73-74页 |
| 5.3.2 基于多项式线性回归模型的多因子策略的实现与测试 | 第74-78页 |
| 5.3.2.1 策略模型的实现 | 第74-77页 |
| 5.3.2.2 测试与结果展示 | 第77-78页 |
| 5.3.3 基于支持向量机的量化择时策略实现与测试 | 第78-81页 |
| 5.3.3.1 策略模型的实现 | 第78-80页 |
| 5.3.3.2 测试与结果展示 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 研究总结 | 第82-83页 |
| 6.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第88-89页 |
