事件驱动的股市预测关键技术研究

发布时间：2021-02-26 17:57

　　股市预测是一项非常有挑战的任务。本文的理论基础是“有效市场假说”—在法律健全、功能良好、透明度高、竞争充分的股票市场,一切有价值的信息已经及时、准确、充分地反映在股价走势当中,简单的说就是“信息有效”。鉴于此,通过事件研究法建模事件与股价波动之间的隐含关系是合理的,基于事件信息推荐合适的股票买入,然后基于形态匹配选择恰当的时机卖出。本文主要包括三个研究点:事件检测,策略选股,择时抛售。事件检测是信息抽取领域中一项重要的任务,先前的工作主要考虑句子的序列表示,然而,词与词之间的长范围依赖关系阻碍了这类方法的性能。由于句法表示是直接地连接词与上下文信息的有效机制,所以本文提出了一个基于句法依存树的新奇事件检测模型。此外,为了区分目标词的特异性,本文还提出了一个把句法依存树转化为目标依存树的递归算法,目标依存树的叶子节点是词语,内部节点是依存关系。实验结果展现了本文提出的方法效果出众。策略选股是事件驱动的股票推荐。同样是利用深度学习强大的自学习能力,本文提出一个混合神经网络模型来学习事件与股价之间的隐含联系。为了区分每只股票的特异性,本文使用卷积神经网络对股票背景信息进行向量表示;考虑到金融... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
        1.1.1 课题背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 事件抽取的发展概况及分析
        1.2.1 发展概况
        1.2.2 研究分析
    1.3 股市预测的发展概况及分析
        1.3.1 发展概况
        1.3.2 研究分析
    1.4 本文的主要研究内容及章节安排
第2章 目标依赖的中文事件检测
    2.1 引言
    2.2 任务定义
    2.3 研究内容介绍
    2.4 金融领域事件分类
    2.5 事件检测方法
        2.5.1 文本句编码
        2.5.2 树结构长短期记忆网络
        2.5.3 目标依存树
        2.5.4 模型训练
    2.6 事件检测实验
        2.6.1 数据集和实验设置
        2.6.2 评估网络结构
        2.6.3 与现存方法的比较
        2.6.4 领域数据集上的实验结果
    2.7 本章小结
第3章 事件驱动的股票推荐
    3.1 引言
    3.2 研究内容介绍
    3.3 股票推荐方法
        3.3.1 股票背景信息编码
        3.3.2 事件信息编码
        3.3.3 数字信息编码
        3.3.4 模型训练
    3.4 股票推荐实验
        3.4.1 数据集和实验设置
        3.4.2 评价方法
        3.4.3 数据集评估
        3.4.4 特征方法评估
    3.5 本章小结
第4章 基于动态时间规整算法的择时抛售策略
    4.1 引言
    4.2 研究内容介绍
    4.3 择时抛售方法
        4.3.1 形态库构建
        4.3.2 卖出点选择
    4.4 择时抛售实验
    4.5 本章小结
第5章 股票推荐系统的设计与实现
    5.1 引言
    5.2 系统介绍与结构设计
    5.3 系统功能展示
    5.4 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]金融领域的事件句抽取[J]. 李江龙,吕学强,周建设,刘秀磊.  计算机应用研究. 2017(10)
[2]自底向上事件抽取系统(英文)[J]. Xiao DING,Bing QIN,Ting LIU.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2015(07)
[3]语言技术平台[J]. 刘挺,车万翔,李正华.  中文信息学报. 2011(06)
[4]中文事件抽取技术研究[J]. 赵妍妍,秦兵,车万翔,刘挺.  中文信息学报. 2008(01)
[5]我国证券市场有效性测定的研究[J]. 吴元友.  河南科技. 2005(07)

博士论文
[1]基于社会媒体的市场行情预测方法研究[D]. 丁效.哈尔滨工业大学 2016

硕士论文
[1]句子级中文事件抽取关键技术研究[D]. 丁效.哈尔滨工业大学 2011



本文编号：3052951