基于公司报告文本挖掘的股票辅助预测系统设计与实现

被引量 : 0次 | 上传用户:xiaochushang
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
股票具有高收益的同时也伴随着较高的风险,股票价格的变化受很多因素的影响,因此对于股票价格预测的研究具有非常大的价值。对于股票价格的预测,从股票市场出现开始就成为很多学者和股民们不断探索的难题。近些年,人工智能技术在不同的领域中获得了广泛的应用,在计算机视觉、语音识别和自然语言处理中取得了显著成果。将机器学习与股票预测有机融合是金融股票预测领域一大潮流。LSTM模型在基于历史股票价格的分析预测有较好表现,但是其训练数据集为单纯股票历史交易数据,这类数字信息内容单薄,在提升预测模型的表现上有很大提高空间
其他文献
学位
学位
学位
学位
学位
学位
学位
随着国家信息化建设的深入,智能集成项目呈现出快速发展的态势,智能集成企业业务结构也在不断升级和优化。项目成本管理作为智能集成企业提升竞争力的重要手段,被广泛应用并取得良好效果。论文所研究的H公司作为典型的智能集成企业,在智能集成行业逐步成熟和市场竞争更加激烈的背景下,需要通过成本管理手段,结合高质量发展要求,实现降本增效,提高企业整体利润率目标。论文首先对H公司智能集成项目成本管理现状进行调研和分
学位
学位
学位