【摘要】：全球經(jīng)濟正處于飛速發(fā)展的階段,我國的金融市場也在不斷完善之中,金融市場的高回報吸引著國內(nèi)外各類投資者。在高回報率的背后往往也是高風(fēng)險,投資人時刻都在關(guān)注著金融市場的動態(tài),媒體關(guān)于市場的新聞報道會造成市場情緒的波動,對金融資產(chǎn)標(biāo)的價格運動產(chǎn)生影響,進而影響到投資人的投資決策。如何從海量的實時金融新聞資訊中識別受影響的金融資產(chǎn)標(biāo)的,繼而對標(biāo)的資產(chǎn)的價格進行預(yù)測,對投資人來說具有重要意義。在以往關(guān)于股票價格預(yù)測的研究中,研究人員往往忽略了無特定實體指向的新聞事件,大多數(shù)研究都是基于已知的關(guān)聯(lián)股票,對關(guān)聯(lián)的股票實體價格進行預(yù)測。本文將無特定股票實體指向的新聞事件定義為“泛型事件”。例如,關(guān)于房地產(chǎn)行業(yè)的新聞事件報道之中,可能并未提及相關(guān)的股票實體,但是具有經(jīng)驗的投資人能夠在第一時間將受影響的股票實體挑選出來,對于自己后續(xù)的投資判斷具有指導(dǎo)作用。本文從事件與股票實體之間的屬性關(guān)系入手,首先論文提出了一種新型能夠量化事件與股票實體之間相關(guān)性的深度學(xué)習(xí)模型(MEAN)。通過多路映射關(guān)聯(lián)計算,MEAN模型從多維度充分挖掘股票屬性與新聞事件相關(guān)度,最終通過全連接網(wǎng)絡(luò)輸出二者的相關(guān)系數(shù)。其次,論文提出了異構(gòu)信息協(xié)同模型(HICN),結(jié)合股票價量信息與新聞事件信息對MEAN模型所錨定的股票集合進行股價預(yù)測。MEAN與HICN構(gòu)成了本課題的事件驅(qū)動型股價預(yù)測模型,本文根據(jù)實驗數(shù)據(jù)設(shè)計了多個對照實驗,其中的對照模型包括傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型,也包含常用的深度學(xué)習(xí)模型。通過實驗結(jié)果對比,驗證了本課題所提出的基于深度學(xué)習(xí)的事件驅(qū)動型股價預(yù)測模型的有效性。本文后續(xù)根據(jù)模型的表現(xiàn)構(gòu)建了模擬投資策略,并獲得了相對大盤27%的超額收益,表明本課題模型對實際投資同樣具有指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51;TP18
【圖文】：

相關(guān)性來錨定新聞中所涉及到的股票實體。在確定股票實體之后，將新聞信息通過模型進行特征挖掘，得到最終的新聞表示。結(jié)合新聞的利好利空極性與股票實體價量運動趨勢對股價的未來走勢進行預(yù)測，本文的主要研究框架如圖1-1所示。1.3.1 泛型事件的股票集合錨定研究互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展加速了信息的傳遞，每年財經(jīng)網(wǎng)站的新聞公告多達幾十萬甚

圖2-1雙層LSTM-RNN[36]

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本文編號：2741938