基于社交网络情感分析的股价实时预测系统的设计与实现

发布时间：2020-07-03 09:45

【摘要】：股票市场变化作为资本市场波动的重要组成部分,投资者一直希望能掌握其变化规律。对股票市场走向的准确预测,不仅可以为投资者提供有效的投资建议,还可以为经济发展的提供指导意见,有利于资本市场的稳定与繁荣。但是,由于市场信息的完整披露以及交易的自由使得股价波动具有随机性,股价预测一直面临着许多挑战。尽管如此,考虑到投资人的非理性情感因素,即对上市公司的情感倾向会影响上市公司的市场表现,进而导致其股票价格发生变化。因此,在短期内对股价进行一定程度的预测是可行的。为解决上述股价预测的问题,本论文设计并实现了一个基于在线社交网络情感分析算法的股价实时预测系统。预测系统由数据获取、数据传输、数据预处理、数据计算、数据存储以及数据展示等部分构成。系统通过实时收集社交平台中上市公司舆论评价的情感信息,由高可用的传输系统发送给数据预处理系统进行预处理,然后通过计算平台完成计算分析。本文改进了在线增减量支持向量机算法的淘汰策略,以及提出了一种基于最短更新步长的在线被动攻击支持向量机算法,并使用时间序列算法以用于数据计算模块完成对股价的预测。本系统最后将计算后的数据结合收集的历史股价数据完成实时预测,使用可视化工具展示预测结果。本文验证了流处理系统基础组件的可用性,提升了设计算法的准确率以及股价趋势预测的准确率等指标,并对整体系统进行了功能性以及非功能性测试。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51;TP181
【图文】：

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４．１．１业务架构设计逡逑预测系统的主要业务为股价的预测。根据上一节提出业务功能需求，业务架逡逑构设计如图４－１所示：逡逑泻户逦登录ＭＥ逦参Ｉ邋Ｗ栜逡逑＊逦＊逦ｉ逦＊逦，逡逑＊逦＊逦？逦＊逦＊逡逑＊逦＊逦？逦？逦＊逡逑ｉ逦Ｉ逦ｉ逦？逦＊逡逑；邋渲写登录信碧．Ｉ逦＊逦Ｉ逦１逡逑一￣ｉ邋逦逦逦—

本文编号：2739504