| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 新闻与股价波动关系的国内外研究综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3 研究框架与思路 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方法 | 第15页 |
| 1.5 本文特色 | 第15-16页 |
| 第2章 互联网财经新闻数据处理的相关技术 | 第16-22页 |
| 2.1 网络爬虫技术 | 第16页 |
| 2.2 文本分词技术 | 第16-18页 |
| 2.3 文本量化技术 | 第18-19页 |
| 2.4 回归分析技术 | 第19-22页 |
| 2.4.1 多元线性回归分析 | 第20页 |
| 2.4.2 Logistic回归分析 | 第20-22页 |
| 第3章 互联网财经新闻数据与股价数据的获取及预处理 | 第22-29页 |
| 3.1 股票交易价格数据 | 第22-23页 |
| 3.2 互联网财经新闻文本数据 | 第23-29页 |
| 第4章 互联网财经新闻与股价的关系及股价走势预测 | 第29-42页 |
| 4.1 互联网财经新闻与沪深两市股票价格波动关系 | 第29-39页 |
| 4.1.1 总样本下新闻与股票价格波动的关系 | 第29-32页 |
| 4.1.2 沪市下新闻与股票价格波动的关系 | 第32-36页 |
| 4.1.3 深市下新闻与股票价格波动的关系 | 第36-39页 |
| 4.2 互联网财经新闻对沪深两市股票价格走势的预测 | 第39-42页 |
| 4.2.1 模型构建 | 第39页 |
| 4.2.2 股票价格走势的预测 | 第39-42页 |
| 第5章 结论与建议 | 第42-44页 |
| 5.1 研究结论 | 第42页 |
| 5.2 建议 | 第42-43页 |
| 5.3 不足之处 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 附录A 数据处理代码 | 第46-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |