基于R Python的股市文本挖掘及预测研究

发布时间：2024-03-17 18:20

　　随着网络时代的飞速发展,互联网上的财经新闻数据和股票评论信息已经成为了舆情数据的重要组成部分之一,这些非结构型文本数据中包含着许多能够对未来股市波动进行预测的情绪信息的,而这信息资讯在一定程度上能够影响投资者对未来股票市场的投资决策。本文基于文本挖掘技术和机器学习方法,利用Python语言爬取上证180(SSE 180)股市非结构化评论数据作为研究对象,利用R语言在情感字典的基础上计算每日情感指数,使用Spearman相关系数及Granger因果检验对预测模型的影响因子进行相关性分析,结合Wind数据库的收盘价和成交量等相关交易指标,构建回归模型对一定时间范围内的股票收益进行预测。基于R&Python的股市文本挖掘及预测研究的具体内容如下:1.采用网络爬虫技术获取股评文本数据,并对其进行分词、去停用词等数据预处理工作,利用文本向量化表示方法将非结构文本转换为结构型特征矩阵。在情感字典的基础上,根据每日的财经新闻计算情感指数。2.运用Spearman相关系数对新闻情绪与股市收益、收盘价和成交量的同步性、超前性和滞后性进行相关分析,通过Granger因果检验进一步验证新闻情绪值与股...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１６?５？３呔模型的８５－００丁表迗??３６??

理ＴＢ级别以上的大数据集。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ使用了?“分而治之”的思想，利用Ｍａｐｐｅｒ把??一个大任务分成若干个小的子任务，用于并行执行。Ｒｅｄｕｃｅｒ则对Ｍａｐｐｅｒ的输出结果进??行汇总，再进行后续的处理。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型的ＢＳ－ＤＯＴ表达如图２．１５所示，其由两??....

图4.7△341介导的胞内cAMP下调。在配体的刺激下,表达△341或R1的细胞中cAMP的累积情况被检测:(A)在不同浓度CAPA-PK或CAPA-PVK2的刺激下,运用pCRE-luc系统检测表达△341或R1的HEK293T和Sf9细胞中的荧光素酶活性;(B)在100nM浓度的CAPA-PK或CAPA-PVK2的刺激下,运用基于ELISA的cAMP检测试剂盒检测表达△341或R1的HEK293T细胞中的cAMP含量,当需要时,预处理Gαi/o的抑制剂PTX(100ng/mL)12h;Errorbars,S.E.基于三次独立重复的实验。双尾不对称Student’st-test揭示显著性差异(***,p<0.001)。代表性的图片被选取和展示。所有实验至少进行三次独立重复的实验并得到相似结果。

更进一步的,我们检测了cAMP相关的信号通路。首先,我们构建了pCRE-Luc(cAMP响应元件和弱启动子调控荧光素酶的表达质粒)报告基因系统。如图4.7A所示,在表达R1的细胞中,CAPA-PVK2的处理可以提高荧光素酶活性,并呈现浓度梯度依赖性(HEK293T,EC50....

图4.7△341介导的胞内cAMP下调。在配体的刺激下,表达△341或R1的细胞中cAMP的累积情况被检测:(A)在不同浓度CAPA-PK或CAPA-PVK2的刺激下,运用pCRE-luc系统检测表达△341或R1的HEK293T和Sf9细胞中的荧光素酶活性;(B)在100nM浓度的CAPA-PK或CAPA-PVK2的刺激下,运用基于ELISA的cAMP检测试剂盒检测表达△341或R1的HEK293T细胞中的cAMP含量,当需要时,预处理Gαi/o的抑制剂PTX(100ng/mL)12h;Errorbars,S.E.基于三次独立重复的实验。双尾不对称Student’st-test揭示显著性差异(***,p<0.001)。代表性的图片被选取和展示。所有实验至少进行三次独立重复的实验并得到相似结果。

图4.7△341介导的胞内cAMP下调。在配体的刺激下,表达△341或R1的细胞中cAMP的累积情况被检测:(A)在不同浓度CAPA-PK或CAPA-PVK2的刺激下,运用pCRE-luc系统检测表达△341或R1的HEK293T和Sf9细胞中的荧光素酶活性;(B)在100....

图１．１４半导体光放大器（ＳＯＡ）结合自注入锁定结构的ＤＢＲ光纤激光器［Ｓ８］??１４??

性依然有待进一步提高。??Ｌａｓｅｒ?Ｃａｖｉｔｙ??ＬＤ?Ｔ?Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?Ｃｏｎｔｒｏｌ??ＱＱＱ?一?蠡?Ｊ??ｆ?ＰＣ?ＶＯＡ?ＰＭ＇，ｓｏ??Ｏｕｔｐｕｔ??＾ｒ－￣．．．—ｉ?ｉ．．．．．?－－■■■??ＢＰＦ?１：９９?Ｃｏｕｐｌｅｒ?＼??ｒ?ｓｏａ?＼....

本文编号：3931447