基于多源异构数据融合的医药股票价格预测研究

发布时间：2024-03-15 01:38

　　股市一直是中国经济市场的重要组成部分,备受政府和股票投资人的广泛关注。历经了三十余年的发展,中国的证券市场已从无到有,并逐渐发展成一套相对完善的市场系统。股票价格的正确预测能够带动金融市场的稳定运转,也能够使投资人最大限度的回避风险,并采取最合理的投资决策,以便获取最高利润。作为金融产业的重要板块,医药类上市股份公司在国民股市中的地位也日益重要,自2020年以来,随着全球新冠疫情的大爆发,全世界的金融市场备受冲击,对于此类突发事件的发生,医药行业的股票市场受到关注。通过对相关股票预测文献的梳理,发现以往的股票预测方法存在数据源单一的局限性,只研究单一因素对股票市场的影响。事实证明,人们对股票市场的情绪、股票事件等有效指标对股票价格波动具有重要影响。近年来也有学者开始关注加入市场情绪对股票价格预测进行研究,但是该领域还存在以下两个问题:1)目前研究表明,对财经新闻和论坛评论进行情感分析时,很少分析或研究财经新闻和论坛评论数据的融合,情绪值如何融合才能使其在股票预测研究中具有有效性;2)怎样使用多源异构数据以及数据如何融合依旧是一个难点,特别在金融领域方面,相关的研究较少。针对以上问题,本...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１论文研究流程图??５??

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图３－１爬虫程序流程图??３．１．２文本预处理??文本数据为股吧评论数据和股票新闻数据，在对这些文本进一步处理之前，??需要先对文本数据进行文本预处理

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图３－２文本处理步骤图??（１）中文分词??

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图３－３支持向量机回归示意图??３．４．３随机森林模型??、

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本文编号：3928352