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长春理工大学硕士学位论文基于数据挖掘的股票预测研究姓名：杨希申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王艳春20080401针对目前国内股市走势预测存在的问题，如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等，本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型，通过对预测过程...
另外，论文还提出了一种加窗的股票预测方法，该方法根据分析得到的情感分析时间序列，通过比较分析某些股票的历史价格数据，计算出预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，预测时间窗口为15天左右，股票价格趋势变化与股评的情感倾向关联性强。
因此对股票价格趋势预测的研究有着十分重要的意义。基于时间序列分析的股票价格趋势预测股票价格预测理论与方法2.1股票基础知识股票是一种由股份有限公司签发的用以证明股东所持股份的凭证，它表明股票的持有者对股份公司的部分资本拥有所有权。
另外，论文还提出了一种加窗的股票预测方法，该方法根据分析得到的情感分析时间序列，通过比较分析某些股票的历史价格数据，计算出预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，预测时间窗口为15天左右，股票价格趋势变化与股评的情感倾向关联性…
《用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模》-毕业论文（设计）.doc,l基于MATLAB股票市场的线性预测摘要本毕业设计借助MATLAB的技术工具软件对股票价格的数据信号图进行分析，来构造一个线性预测器。并用MATLAB生成一个豪华的界面...
股票历史数据分析系统毕业论文.doc,股票历史数据分析系统摘要II第一章绪论11.1股票的概念11.2股票的历史11.3股票历史数据分析的目的与意义21.4股票的作用2第二章股票的分析方法32.1股票分析方法分类32.2股票分析的目的32.3股票...
一：简介该股票价格选取了谷歌股票2012年1月3日至2016年12月20日，每天股票开盘的价格，其中2016年11月30日之前的股票价格作为LSTM模型的训练数据集。12月1日至20日的开盘价格作为股票价格的预测集。数据展示：测试集数据如该图所示;二：模型介绍LSTM模型是基于时间序列的模型，其内…
使用Python对股票数据分析预测文章目录使用Python对股票数据分析预测目录索引模块安装股票数据获取雅虎财经Quandl模块PandasDatareader模块数据预处理缺失值查找数据规范化股价涨跌变化绘制K线图绘制相对变化股票交易策略股票走势预测...
股票预测研究是金融大数据的一个应用研究方向,随着信息技术的发展,股票预测研究不仅仅拘泥于基本分析方法,而是更多地使用技术分析方法,如机器学习方法,并且取得了具有一定意义的研究成果。其中,神经网络方法,为股票预测研究提供了新的建模方法。
在对股票走势预测进行深入研究的同时，由于数据和建模的不确定性，现有工作的泛化程度较低。一方面，以端到端方式对随机股票数据训练股票表示可能导致过度建模，涉及模型的不确定性；另一方面，股票数据与其相关因素的相关性分析涉及到数据的不确定性。
长春理工大学硕士学位论文基于数据挖掘的股票预测研究姓名：杨希申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王艳春20080401针对目前国内股市走势预测存在的问题，如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等，本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型，通过对预测过程...
另外，论文还提出了一种加窗的股票预测方法，该方法根据分析得到的情感分析时间序列，通过比较分析某些股票的历史价格数据，计算出预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，预测时间窗口为15天左右，股票价格趋势变化与股评的情感倾向关联性强。
因此对股票价格趋势预测的研究有着十分重要的意义。基于时间序列分析的股票价格趋势预测股票价格预测理论与方法2.1股票基础知识股票是一种由股份有限公司签发的用以证明股东所持股份的凭证，它表明股票的持有者对股份公司的部分资本拥有所有权。
另外，论文还提出了一种加窗的股票预测方法，该方法根据分析得到的情感分析时间序列，通过比较分析某些股票的历史价格数据，计算出预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，预测时间窗口为15天左右，股票价格趋势变化与股评的情感倾向关联性…
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一：简介该股票价格选取了谷歌股票2012年1月3日至2016年12月20日，每天股票开盘的价格，其中2016年11月30日之前的股票价格作为LSTM模型的训练数据集。12月1日至20日的开盘价格作为股票价格的预测集。数据展示：测试集数据如该图所示;二：模型介绍LSTM模型是基于时间序列的模型，其内…
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股票预测研究是金融大数据的一个应用研究方向,随着信息技术的发展,股票预测研究不仅仅拘泥于基本分析方法,而是更多地使用技术分析方法,如机器学习方法,并且取得了具有一定意义的研究成果。其中,神经网络方法,为股票预测研究提供了新的建模方法。
在对股票走势预测进行深入研究的同时，由于数据和建模的不确定性，现有工作的泛化程度较低。一方面，以端到端方式对随机股票数据训练股票表示可能导致过度建模，涉及模型的不确定性；另一方面，股票数据与其相关因素的相关性分析涉及到数据的不确定性。
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