基于微博舆情的股票高频交易分析技术研究与实现



基于微博舆情的股票高频交易分析技术研究与实现

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基于微博舆情的股票高频交易分析技术研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
第一章绪论	第7-17页
· 研究背景与选题意义	第7-9页
· 国内外研究综述	第9-13页
· 本文的研究内容	第13-17页
第二章股票高频交易影响因素及舆情传导机制分析	第17-29页
· 传统金融学研究内容分析	第17-21页
· 高频交易的影响因素分析	第21-25页
· 高频交易的舆情传导机制	第25-27页
· 高频交易研究存在的问题	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章基于微博舆情的股票高频交易分析技术研究	第29-51页
· 股票高频交易的微博舆情特征	第29-33页
· 高频交易特征分析	第29-30页
· 微博网络传播方式	第30-32页
· 微博情感传导机制	第32-33页
· 微博数据处理及情感特征分析	第33-39页
· 微博情感数据集获取	第33-35页
· 表情符号情感分类	第35-36页
· 微博数据NLP处理	第36-38页
· 证券情感词典扩充	第38-39页
· 基于机器学习的微博情感计算	第39-47页
· 统计机器学习	第39-40页
· 特征向量的生成	第40-42页
· SVM机器学习算法	第42-45页
· 微博情感计算分析框架	第45-47页
· 基于微博舆情的高频交易分析	第47-50页
· 股票高频交易分析技术	第47-48页
· 微博与高频交易的建模研究	第48-49页
· 情感计算为依据的分析模型	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
第四章基于微博舆情的股票高频交易软件系统设计	第51-59页
· 建模软件系统框架	第51-53页
· 模型的流程设计	第53-56页
· 微博数据获取	第53-54页
· 情感计算流程	第54-55页
· 模型分析流程	第55-56页
· 模型的运行模式	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章基于微博舆情的股票高频交易分析实证应用	第59-69页
· 实验数据选择与获取	第59-61页
· 样本数据选择	第59-60页
· 实验数据获取	第60-61页
· 实验过程与结果	第61-64页
· 自然语言处理实验结果	第61-62页
· 基于SVM分析模型实验	第62-64页
· 模型部分软件功能实现	第64-68页
· 部分功能说明	第64-66页
· 实证检验结果	第66-68页
· 本章小结	第68-69页
第六章本文的总结与展望	第69-71页
· 论文研究总结	第69-70页
· 未来工作展望	第70-71页
参考文献	第71-74页
致谢	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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