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基于观点发掘的股价走势猜测
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基于观点发掘的股价走势猜测
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基于观点发掘的股价走势猜测
基于观点发掘的股价走势猜测毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:股票价格的正确猜测长久以来受到投资者跟学者的广泛关注。影响股价走势的因素很多,这给股价猜测带来了异样艰巨的艰苦。本文从信息与股价的关联关联这个角度试图通过信息的变更来猜测股价走势,即从从前数据中找出股票价格与股(文章此处忽略..)市信息两者的关联法则并用其猜测将来的价格活动。近年来,跟着瓦联网的深刻发展,人们发明互联网股市信息与股价牢固存在着明显的关联关联,如何揭示这种关联关联成为了当前打算机跟金融范畴的一个研究热点。本文提出了一种基于(本文此处忽略..)词汇极性的观点发掘方法,发掘互联网股市信息中蕴含的观点偏向,并考察这种观点偏向与股价走势的关联关联,从而通过这种关联关联来猜测股票价格的走势。股市信息的观点偏向即作者在信息中表白的认为股价会上涨或者下跌的破场。(此处忽略..)词汇极性是词汇所体现的与股票价格关联的特点。基于词汇极性的观点发掘方法通过辨认出的词汇极性对观点偏向进行更新,实现了文档语句级的观点偏向性抽取,并进步了发掘成果的品质。而神经网络存在很强的非线性逼近才能跟自学习(此处忽略..)、自适应等特点,方法最后应用神经网络来学习股票价格跟观点偏向之间的关联法则,并用其猜测将来股价走势。实验成果表明,该方法可能获得较好的猜测后果,并证明了互联网股市信息的观点偏向与股价走势存在着必定的相干性。
以上为本篇毕业论文范文
基于观点发掘的股价走势猜测
的介绍部分。
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