国家自然科学基金(70571003)
- 作品数：8 被引量：35H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测被引量：3
- 2006年
- 影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对殷市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.
- 梁循陈华杨健曾月卿
- 关键词：互联网股价波动率
- 网络与舆情关联分析系统的设计实现
- 本文讨论了互联网舆情分析系统的设计与实现,通过对网络信息的抽取处理,引入主题检测和热点发现技术,进一步的对文本信息态度进行分析,最终可通过深度的舆情关联获得信息传播的动态因果关系,为舆情监管和互联网信息挖掘的研究提供了数...
- 陈华梁循阮进
- 关键词：舆情数据挖掘自然语言处理互联网
- 文献传递
- 基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测
- 影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论。在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大。互联网股市信息量的较大变化常常是...
- 梁循陈华杨健曾月卿
- 关键词：互联网股价波动率
- 文献传递
- 互联网金融信息搜索
- 传统的搜索引擎对于金融等领域的专业信息的搜索效果不尽如人意,不适合金融专业人士对于专业信息高效准确收集的需求。本文在传统搜索引擎技术的基础上,使用Java 技术,提出并完成了适合于金融专业信息收集的基于自然语言的金融信息...
- 梁循杨健陈华曾月卿
- 关键词：搜索引擎金融信息爬虫自然语言处理排队论
- 文献传递
- 倾向性分析用于金融市场波动率的研究被引量：15
- 2009年
- 互联网金融信息对于金融市场的影响在当代已经越来越不可忽视。面对海量的信息,其中大部分为非结构化的文本数据,该论文结合目前已有的文本倾向性算法,把信息的褒贬值作为外部变量加入到针对股价波动率建立的时间序列模型中去,对金融市场的股价波动率进行预测。实验揭示出金融市场波动率与互联网上金融新闻的相关性,并且提出了一种有效的股市预测方法。
- 王超李楠李欣丽梁循
- 关键词：中文信息处理文本倾向性SVM金融预测
- 互联网金融新闻搜索的文本消重方法研究
- 2008年
- 在互联网新闻搜索引擎的研究中,去除内容相同或者相近的新闻是提高搜索引擎效率和准确度的关键技术之一。对于金融等领域的专业新闻来说,采用传统方法的消重效果不尽如人意,不适合金融专业人士对于新闻高效准确处理的需求。本文在基于金融新闻文档关键词提取技术的基础上,结合金融领域词典技术,提出了适合于专业新闻的金融新闻文本消重技术,并分析了其效率。本文的结果对于金融专业人员进行深入地金融新闻处理具有重要意义。
- 阮进袁景瑞梁循
- 关键词：互联网金融新闻相似度
- 互联网金融信息量与收益率波动关联研究被引量：9
- 2009年
- 基于金融信息采集系统所采集的互联网金融信息流时间序列,对股市收益率进行了分析与检验,通过对比多个时间序列模型,最终构建了EGARCH-GED模型,将信息量与收益率两者联系起来。在此模型的基础上,完成了一个设想的实验与分析:在特定时间段向互联网中注入金融信息,金融市场波动情况是否会受到影响,影响程度有多大。通过编程实验得出定量分析结果:金融信息量增加时,金融市场的波动也随之增大,并当信息量增大数倍时,波动才可以摆脱随机因素,显著地受到信息量的影响。最后指出用互联网金融信息量分析股市波动的可改进之处如基于内容的分析。
- 赵伟梁循
- 关键词：金融信息时间序列股票收益率EGARCH模型
- 通讯行业客户行为的关联挖掘被引量：1
- 2006年
- 提出了一种基于关联规则挖掘的聚类方法。首先,通讯行业客户行为的原始数据经过数据预处理转变为地区间的“距离”数据。其次,由于地区是“漂浮”的,不再是“刚体”,而是一种抽象的“柔性”距离,使用关联规则进行挖掘成为一种好的选择。文中对通讯行业客户行为进行了基于关联规则的建模,较好地嵌入了关联规则的框架。在数据实验后,提炼出了知识,发现东南亚客户聚成一类,以此为模式,得出了“在南美发展业务是错误的”的结论,该结论在挖掘之前是没有意料到的。实践上,该结论阻止了相应公司的南美发展计划,为公司度过后来的硅谷经济萧条时期省下了上百万美元的“战略储备”资金。
- 梁循
- 关键词：聚类客户行为
- 计算机基于时间序列的股价形态分析研究被引量：1
- 2009年
- 提出了一种从股价时间序列中提取形态特征的股价研究方案。文中使用该系统对真实股市进行了仿真实验,并取得了很好的结果。系统可以使大家从在大量股票图线中寻找重要技术形态的繁重工作中解脱出来,有针对性地对出现这些形态的股票进行更为深入的指标技术分析和基本面分析,从而提供更为完备、更为准确的投资策略。对于与股市波动直接利益相关的个人投资者而言,自动形态分析系统为他们提供专家级的第一手信息,帮助他们捕捉最佳的买卖时机。研究的算法可以在短时间内从海量的股价数据中搜索大量的形态样本,为相关研究人员提供帮助。
- 汤洋唐典章
- 关键词：计算机仿真股市波动
- 面向专题的智能化中文搜索引擎被引量：3
- 2007年
- 讨论了智能专题搜索引擎的相关设计和实现,通过信息搜索技术、自然语言理解技术、语义网络技术以及数据挖掘技术的引入,改进了传统搜索引擎的搜索结构,进而采用这些技术实现了一个专题搜索的实例。
- 陈华梁循杨健
- 关键词：搜索引擎神经网络自然语言处理互联网
