本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)信息的金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：金融市場(chǎng)是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制中具有非常重要的作用。隨著國(guó)民收入水平的提高,金融市場(chǎng)得到了越來越多投資者的關(guān)注。因此,對(duì)金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)的研究具有重大的意義,金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究一直都是研究者們關(guān)注的重點(diǎn)。然而,由于金融市場(chǎng)是一個(gè)參與者眾多,非常容易受到各種因素的影響的非線性、大規(guī)模、復(fù)雜系統(tǒng),因而很難對(duì)金融市場(chǎng)建立模型�；ヂ�(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)極大的改變了人們的生活學(xué)習(xí)工作方式,一方面人們獲取信息的方式越來越便捷,另外一方面,互聯(lián)網(wǎng)用戶越來越多的將自己的生活狀況、心里狀態(tài)等發(fā)布在微博、股吧等各類社交網(wǎng)絡(luò),這都讓我們能夠通過爬蟲技術(shù)獲取足夠的所需數(shù)據(jù)。理論研究表明,政策、公司信息和投資者情緒等信息與金融市場(chǎng)有著密切的關(guān)系,而這些信息都可以從網(wǎng)絡(luò)獲取,這就為我們對(duì)金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)的研究提供了一個(gè)新的方向和途徑。本文首先通過介紹有效市場(chǎng)理論和行為金融學(xué),為通過網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)提供了理論基礎(chǔ),然后從專業(yè)角度出發(fā),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行大規(guī)模并行處理、非線性、分布式存儲(chǔ)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和較強(qiáng)的容錯(cuò)能力的特點(diǎn),提出了運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)以股票為代表的金融市場(chǎng)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測(cè)的思想和方法。研究使用“股吧”信息作為數(shù)據(jù)源,通過“股吧”信息特征值與股票信息相關(guān)性性統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)信息與股票交易量具有相關(guān)性。使用“股吧”信息特征值與股票交易量數(shù)據(jù)對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了訓(xùn)練和優(yōu)化,達(dá)到了基于網(wǎng)絡(luò)信息預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)中股票交易量的效果,并且與傳統(tǒng)的基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明基于網(wǎng)絡(luò)信息的預(yù)測(cè)模型具有更好的穩(wěn)定性,更接近實(shí)際交易量,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。最后,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了投資決策輔助工具程序,通過和用戶交互為用戶提供股票交易量預(yù)測(cè)結(jié)果、股票信息等,達(dá)到輔助用戶投資決策的目的。在研究取得了一定成果的同時(shí),預(yù)測(cè)模型和輔助決策工具也存在著一些不足,比如預(yù)測(cè)范圍較小,輔助工具設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單等。這些都需要進(jìn)一步的工作進(jìn)行改進(jìn)和完善,以實(shí)現(xiàn)更好的預(yù)測(cè)效果。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)信息 金融市場(chǎng) 相關(guān)性 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.5;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 引言10-15
• 1.1 課題研究背景10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 網(wǎng)絡(luò)信息與金融市場(chǎng)相關(guān)性研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究目的及意義12-13
• 1.3.1 研究目的12
• 1.3.2 研究意義12-13
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)13-14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第二章 課題理論基礎(chǔ)15-23
• 2.1 有效市場(chǎng)假說與行為金融學(xué)15-17
• 2.1.1 有效市場(chǎng)假說15-16
• 2.1.2 行為金融學(xué)理論16
• 2.1.3 小結(jié)16-17
• 2.2 金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法17-20
• 2.2.1 證券預(yù)測(cè)簡(jiǎn)介17
• 2.2.2 證券投資分析方法17-18
• 2.2.3 時(shí)間序列分析方法18
• 2.2.4 行為金融分析法18-19
• 2.2.5 其他分析法19-20
• 2.2.6 小結(jié)20
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20-22
• 2.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介20-21
• 2.3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與金融預(yù)測(cè)21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于網(wǎng)絡(luò)信息的金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)研究23-56
• 3.1 概述23-24
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)獲取與處理24-29
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)信息獲取24-26
• 3.2.2 網(wǎng)絡(luò)信息存儲(chǔ)與可視化26-29
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)信息與金融市場(chǎng)相關(guān)性統(tǒng)計(jì)29-38
• 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)信息與金融市場(chǎng)相關(guān)性統(tǒng)計(jì)方法29-31
• 3.3.2 網(wǎng)絡(luò)信息與金融市場(chǎng)相關(guān)性統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)31
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)步驟31
• 3.3.4 實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析31-38
• 3.4 網(wǎng)絡(luò)信息與金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)38-44
• 3.4.1 多層感知器及BP算法簡(jiǎn)介38-40
• 3.4.2 樣本的處理40
• 3.4.3 輸入向量確定40-41
• 3.4.4 模型參數(shù)優(yōu)化41-44
• 3.5 股票歷史信息與金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)44-45
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論45-55
• 3.6.1 基于“股吧”信息的股票交易量預(yù)測(cè)45-55
• 3.7 本章小結(jié)55-56
• 第四章 基于網(wǎng)絡(luò)信息的投資決策輔助工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)56-68
• 4.1 輔助工具需求分析56
• 4.2 輔助工具總體目標(biāo)56-57
• 4.3 輔助工具的設(shè)計(jì)57-61
• 4.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)57-58
• 4.3.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)58-60
• 4.3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)60-61
• 4.4 輔助工具實(shí)現(xiàn)與測(cè)試61-67
• 4.4.1 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)61-65
• 4.4.2 系統(tǒng)測(cè)試65-67
• 4.5 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 論文工作總結(jié)68-69
• 5.2 后續(xù)工作與展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果73-74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：305607