本文来源于实践，理论与实践结合紧密，对实践生活具有指导意义，并且本文还是CSSCI检索，论文质量高！山东大学硕士学位论文股票的涨跌及其影响因素的典型相关分析姓名：王发友申请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：胡发胜20070916山东大学硕士学位论文costof蜘咄melengtllof恤...
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论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。.提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。.另外，论文还提出了一种加窗的股票...
基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络的股票涨跌预测模型(附代码）一、研究背景与意义二、问题描述三、数据获取四、行情特征工程五、数据清洗六、模型算法设计1.模型选择2.模型构建3.最终模型如下：七、实验分析与模型效果评价八、预测结果分析九、后续改进方向如何插入一段漂亮...
不过这篇论文还是挺被诟病的，确实有一些地方是在靠蒙。.一些预测的办法：.（1）情感分析+机器学习.抓来海量的数据，去做情感分析，大概算出最近大家是不是对某些股票非常乐观或者悲观。.算出来了以后，再用SVM什么的算出涨还是跌。.很多论文都是在...
影响股票涨跌的因素有很多，例如：政策的利空利多、大盘环境的好坏、主力资金的进出、个股基本面的重大变化、个股的历史走势的涨跌情况、个股所属板块整体的涨跌情况等，都是一般原因（间接原因），都要通过价值和供求关系这两个根本的法则来起作用。
股价预测模型数学建模优秀论文.doc,2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛校内选拔赛组长组员组员姓名学号性别年级专业学院联系方式是否会员2013年12月2日股票市场的股价模型研究摘要股票本身没有价值，但它可以当做商品，并且有一定的价格，股票的市场价格即股票在...
摘要为了验证股票的价格运动与过去应该是相似的这一假设，运用K近邻算法，将价格运动简单划分为涨跌两类进行预测，进行假设验证。使用滑窗方法比较现在的价格运动与何时的历史价格更为相似，将多个K近邻模型组集成模型，实现模型的泛化和策略收益的调整。
基于深度学习的事件驱动型股票预测[论文研读笔记]简介：使用深度学习模型来对股票进行预测，首先将新闻事件提取出来，然后将其表示为稠密向量，使用神经张量网络（NeuralTensorNetwork）来训练事件。.然后使用深度卷积神经网络（deepconvolutionalneuralnetwork...
张泽亚，陈维政，闫宏飞（北大计算机科学与技术系）摘要：本文提出了一种预测股票涨跌的方法。在特征抽取方面，除了股价信息，我们还提取了与股票相关的新闻特征。我们先依据经验选取了一些能代表新闻利好和利空性质的种子单词，然后基…