股票交易系统的设计与实现
这是一篇关于C#,三层框架,股票分析,股票预测的论文, 主要内容为当前社会炒股热情高涨，越来越多的人选择炒股作为投资理财的一种方式。然而股市数据存在量大且不连续的特点，完全依靠个人经验或者对股市数据的简单分析来预测股市的发展趋势，显然不符实际。因此，利用股票分析软件来分析股市数据，以便协助自己进行投资，无疑能使投资更科学更稳定。在计算机技术飞速发展的今天，将计算机这一信息处理工具应用于股票信息的分析与管理已经越来越普遍，而且这也将为股票爱好者带来很多的方便。 当前市场上流通的股票分析软件有很多，它们具备相同的优点，即功能强大、设计完整。正因为如此，使得这类股票分析软件的操作显得非常复杂，只有行业内专业人士或具有相当经验的业余炒股者能够熟练使用，对于广大的散户来说，往往只能迷惑于众多线图的迷阵中，并不能获得自己想要的信息，因此设计一个简单易懂且能给予用户投资建议的股票分析系统显得非常重要。 本文从系统开发技术的选择出发，总共分为三部分：首先是客户端开发方式的确定，目前系统开发有两类应用最多的架构模式，即B/S模式和C/S模式，两种模式有各自的优缺点，如C/S模式适用于局域网，B/S模式则能满足了用户只要用网络的地方可以使用系统的需求，同时C/S模式的维护难度要大于B/S模式，因此在综合考虑股票交易系统的需求以及B/S模式优势的基础上，本文选择基于B/S模式开发系统。然后介绍了系统应用层开发技术的选择，首先通过对现有平台的对比分析选择基于.NET平台的C#[2]技术开发本系统，同时为了提高代码重用率，降低系统开发复杂度，本文引入了三层框架技术，实现了表示层和业务层的有效分离。最后介绍了后台数据库的选择，在考虑到股票分析系统数据较大以及SQL Server2000数据库访问数据效率高等特点的基础上，本文决定利用SQL Server2000来存储系统的数据，上述先进技术的组合为股票分析系统得成功实现奠定了坚实的基础。 系统分析阶段，通过对同类型系统调查分析以及对股票业务流程的研究后，为系统确定了最终设计原则和目标。然后利用用例图对系统的功能需求进行了分析，并以模块化的设计思想将系统划分为账户管理模块、用户管理模块、个股管理模块、股票交易模块以及新闻管理模块等，并在此基础上明确了系统的用户类型以及各类型用户具备的操作权限。 在系统详细设计阶段，通过分析系统各功能的操作流程，明确了各模块重点功能的活动图。同时为了给投资者更多有效的建议，本文设计了一个股票预测算法，该算法能很好的预测股票的涨跌趋势，以便降低股民投资受损的风险。紧接着在已知系统各项需求的基础上，对系统数据库进行了详细设计，数据库设计过程由三部分组成，即概念设计、逻辑设计以及物理设计。由于股票分析系统涉及资金的转账，为了提高系统的可靠性，本文对系统进行了安全性设计，首先用户进入系统前必须经过系统认证；其次不同用户的权限不一致，防止彼此越权操作；最后为数据库可靠性设计，防止因意外故障导致数据无法恢复。 最后为系统实现介绍，本章通过公共类设计和系统重点功能的实现两部分来对系统实现进行介绍。首先为了提高代码的重用率，在系统设计时将模块共同功能抽取出来作为公共类。然后对系统的登录功能、股票查询功能、股票信息浏览功能以及管理中心功能进行了重点说明。最后对本文完成的内容以及系统存在的缺点进行了总结。
金融新闻中的关联实体挖掘研究
这是一篇关于知识图谱,子图匹配,股票预测,关联实体挖掘的论文, 主要内容为金融市场是一个资本和生产要素的配置场所,是一个国家的政治、经济、文化信息的集散地,金融市场吸引着媒体和大量人民群众的关注。媒体每天不断的发布大量金融市场的新闻,人们通过媒体发布的新闻密切的关注着金融市场,同时新闻也会影响人们对金融资产标的看法,新闻对金融市场会产生影响已经是人们公认的事情。从海量的新闻中挖掘有用的信息,定位这些新闻对金融资产标的影响,对于金融市场的运作、社会资本的配置都至关重要。过去学者研究股票市场都基于一个假设,就是已知受新闻影响的股票实体。但是由于这个假设,这些方法不可避免的忽视了不含股票实体的新闻,而很多不含股票实体的新闻同样会对金融市场产生重大的影响。本文针对金融新闻中非特定关联实体挖掘的问题,构建了基于新闻主题抽取的新闻实体图,并构建了多源异构的金融知识图谱,提出了基于语义路径的子图匹配算法,通过匹配新闻实体图与金融知识图谱,最终识别出金融新闻所对应的关联实体集合,从语义的层面匹配出受到影响的股票实体,从而可以全面分析各种包含或者不包含金融实体的新闻。本文的主要研究工作及成果概况如下。本文以结构化数据为起点,半结构化数据和非结构化数据为补充,通过知识抽取、实体消歧、知识存储等步骤,构建了多源异构的股票市场知识图谱,涵盖了大部分股票市场的实体。本文通过主题模型分析,从金融新闻中抽取相关性最高的主题,利用这些主题构建了新闻图,并提出了基于语义路径的子图匹配算法,从知识图谱中寻找和新闻图相匹配的子图,所匹配的子图顶点就是和金融新闻相关联的实体集合。本文根据子图匹配的结果,设计实验,第一个实验对比了本文算法和SVM、决策树、全连接网络、朴素贝叶斯以及RCNN分类方法的分类性能,实验结果显示本文算法相比其他对比方法有着更好的综合性能。第二个实验模拟真实投资策略进行回测,在新闻发生的第二天买入受影响的股票并在持有一天后卖出,本文的算法在相同时间段的收益超过对比方法,同时本文算法相对大盘取得了28.82%超额收益。实验验证了基于语义路径的子图匹配算法的有效性,同时证明了算法在实际投资中的可行性。
金融新闻中的关联实体挖掘研究
这是一篇关于知识图谱,子图匹配,股票预测,关联实体挖掘的论文, 主要内容为金融市场是一个资本和生产要素的配置场所,是一个国家的政治、经济、文化信息的集散地,金融市场吸引着媒体和大量人民群众的关注。媒体每天不断的发布大量金融市场的新闻,人们通过媒体发布的新闻密切的关注着金融市场,同时新闻也会影响人们对金融资产标的看法,新闻对金融市场会产生影响已经是人们公认的事情。从海量的新闻中挖掘有用的信息,定位这些新闻对金融资产标的影响,对于金融市场的运作、社会资本的配置都至关重要。过去学者研究股票市场都基于一个假设,就是已知受新闻影响的股票实体。但是由于这个假设,这些方法不可避免的忽视了不含股票实体的新闻,而很多不含股票实体的新闻同样会对金融市场产生重大的影响。本文针对金融新闻中非特定关联实体挖掘的问题,构建了基于新闻主题抽取的新闻实体图,并构建了多源异构的金融知识图谱,提出了基于语义路径的子图匹配算法,通过匹配新闻实体图与金融知识图谱,最终识别出金融新闻所对应的关联实体集合,从语义的层面匹配出受到影响的股票实体,从而可以全面分析各种包含或者不包含金融实体的新闻。本文的主要研究工作及成果概况如下。本文以结构化数据为起点,半结构化数据和非结构化数据为补充,通过知识抽取、实体消歧、知识存储等步骤,构建了多源异构的股票市场知识图谱,涵盖了大部分股票市场的实体。本文通过主题模型分析,从金融新闻中抽取相关性最高的主题,利用这些主题构建了新闻图,并提出了基于语义路径的子图匹配算法,从知识图谱中寻找和新闻图相匹配的子图,所匹配的子图顶点就是和金融新闻相关联的实体集合。本文根据子图匹配的结果,设计实验,第一个实验对比了本文算法和SVM、决策树、全连接网络、朴素贝叶斯以及RCNN分类方法的分类性能,实验结果显示本文算法相比其他对比方法有着更好的综合性能。第二个实验模拟真实投资策略进行回测,在新闻发生的第二天买入受影响的股票并在持有一天后卖出,本文的算法在相同时间段的收益超过对比方法,同时本文算法相对大盘取得了28.82%超额收益。实验验证了基于语义路径的子图匹配算法的有效性,同时证明了算法在实际投资中的可行性。
基于股票数据流和投资者情绪的股价预测系统的设计与实现
这是一篇关于投资者情绪,情感分析,股票预测,Flink的论文, 主要内容为随着中国经济和证券市场的飞速发展,越来越多人加入到股票投资者的行列中,股吧论坛也成为了股市投资者表达情绪和进行投资参考的重要平台。散户投资者对某只股票看涨或看跌的观点很容易在网络上进行传播,这些观点传递出一种乐观或者悲观的情绪,这种情绪会通过网络传递给其他投资者,最终会导致股票价格的波动。因此,在进行股票价格分析时,将股吧论坛上投资者的态度和观点加以考虑是十分必要的。基于对股吧中投资者的股票评论的情感分析和股票相关行情数据的时间序列分析,可以在一定程度上对股票价格涨跌进行预测,从而给中小投资者提供参考的投资建议。在股价预测的研究中,现在的股票预测产品大都没有很好的实时性,使得计算结果的业务价值随着时间的流逝而下降,从而导致错过决策的最佳时机。基于以上的原因,本文设计并实现了基于股票数据流和投资者情绪的股价预测系统,并且结合大数据实时流处理的技术实现了股民评论的实时分析,让投资者能更快的看到市场的情绪走向并且根据短期和长期的预测结果做出合理的投资决策。本文的设计工作主要包括了以下几个方面:实现了股票数据获取模块,包括通过分布式爬虫技术实现了东方财富股吧股民评论的爬取以及实现了从股票接口获取实时的股票行情数据流。为了提升项目的实时性设计了流式数据处理模块,该模块主要通过消费Kakfa指定Topic的消息,对数据获取模块发送的数据进行实时的清洗,并且对数据进行流式的聚合和统计。在投资者情绪极性的分析方面,本文训练了一个基于Fin BERT+Bi LSTM的情感分类模型用于实时的调用和情感分析。在股票预测上,本文实现了基于股票行情数据流的短期预测和基于投资者情绪和技术指标的次日股票涨跌预测,给投资者提供更加全面的参考。最后是可视化模块的实现,主要是对上游得到的各种数据指标进行了可视化的显示和对于各组件的运行监控的可视化。本文基于前述方法从平台的需求分析和整体设计、数据源模块、数据处理模块、情感分析模块、股票预测模块、数据可视化模块几个方面入手设计本平台系统。本系统从多个维度为用户提供辅助决策信息,帮助投资者进行正确的决策。
结合财经文本情感分析的股票价格预测研究
这是一篇关于股票预测,财经文本,情感分析,句法结构分析,实体的论文, 主要内容为近几年,随着深度学习的发展,利用神经网络模型预测股票未来价格走势成为专业投资机构和金融、计算机学界的研究热点。这些研究通常是基于股票在过去一段时间的历史价格数据,预测未来的涨跌。除股票价格数据外,各大财经网站每天都活跃着股票相关的股评、财经新闻等文本数据。文本信息通常蕴含市场投资者情绪,投资者情绪影响股票价格走势。因此,近年来很多研究将文本特征与价格特征融合,形成融合文本的股票预测模型。然而,目前融合文本的股票预测研究偏个性化和私有化,即针对特定的研究对象构建私有的数据集,且大部分的研究集中在美股市场上。因此要想开启该领域的研究,实现针对任意股票的灵活切换研究,必须完整地实现该领域研究涉及的每个环节。本文旨在研究融合文本情感的股票价格预测,探索如何挖掘股票相关的文本,如何从文本中提取情绪表示,并在最后应用于股票价格预测中。主要开展以下两个方面的研究。一、兼容实体的句法结构分析:基于深度学习模型的文本情感分析,关键点在于如何提取出有效的文本表示。本文在长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)、注意力机制加权求和、卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和递归神经网络(Recursive Neural Network,RvNN)等模型中选择RvNN。RvNN依托于句子的句法结构分析树,从叶子结点开始,递归向上得到根结点的表示作为句子表示。而本文在实践过程中发现,现有的句法结构分析算法提供的句法解析树存在着与实体结构冲突的问题,出于对使用数据的严谨性要求,本文在股票预测的研究主线中分支出一个研究点:缓解句法结构分析中的实体冲突问题。在该研究中,本文提出了一种基于双仿射机制兼容实体结构的句法结构分析算法。在模型的设计模块,从理论角度阐明了本文提出模型的科学性。通过在三个句法结构分析数据集ONTONOTES、PTB、CTB5.1上的丰富实验,证明本研究提出模型,能有效降低句法结构分析过程中的实体违反率。通过下游任务的实验,证明在句法结构分析中研究实体兼容问题的现实意义。二、融合文本情感的股票价格预测:本文针对个股隆基股份和沪深300指数两个对象,实现了从股票相关网络文本爬取,到文本情感分析,到最后融合文本情绪的股票价格预测的完整研究。1、基于Scrapy框架编写爬虫系统,在东方财富、雪球网、中证新闻网,以及国外网站StockTwits上爬取特定文本;2、运用研究点一实现的兼容实体的句法结构分析算法提取句子树结构,依托RvNN架构建立树型结构的文本情感分析模型,在Financial PhraseB ank、FIGA-2018两个专业的财经情感分析数据集以及自建数据集StockTwits上进行充分训练,得到针对财经文本的情感分析模型;3、运用第二步训练的情感分析模型,从第一步爬取的文本数据中提取情绪表示,并将其与股票价格特征融合,实现对股票未来走势的预测。最后的实验证明,本文提取的文本情绪表示,相比于只使用股票价格数据或直接对文本进行表示然后与价格特征融合,能实现更高的股票预测准确率。同时也证明了,股票相关的文本确实蕴藏情绪,且有助于股票价格的走势预测。
证券市场风险分析平台的设计与实现
这是一篇关于证券市场,风险分析,XGboost,股票预测的论文, 主要内容为伴随着经济的高速增长以及整个金融行业信息化浪潮的到来,证券业务也随之进入“大数据”时代,证券行业逐渐成为一种高智力,高收益,高科技的行业。然而,随着全球化经济的不断渗透,证券市场因国际资本的流动而显得变幻莫测,证券行业中的各类风险也随之变得复杂和难以把控,因此怎样去分析并预测风险成为证券公司将要去攻克的一个难题,而市场风险是证券公司所面临的重要风险之一,并且在市场风险领域进行把控对证券公司而言有着极为重要的意义,因此证券行业内需要一种易于证券企业扩展应用的市场风险分析平台,进而有效规避证券市场风险。根据上述背景,本文设计并开发了一个面向证券市场的风险分析平台,在对证券公司整体和各业务部门在市场风险领域的调研后,对整个系统平台进行了需求分析,总结出了功能性与非功能性两大方面的需求。针对需求对平台进行了总体架构与功能的设计,本平台是基于Java EE的体系进行构建,开发工具采用Spring Boot、Apache Shiro、My Batis、Thymeleaf、Bootstrap几大框架技术,整个平台易于部署,访问方式便捷统一,支持高可用性、高可扩展性。考虑到证券行业追求稳定性,本文设计了以数据集市为核心的数据中台,并对证券市场各类相关风险指标的概念逻辑进行梳理后完成了数据库设计。针对证券企业内部对数据管控以及风险分析的需要,本文设计并实现了风险分析及可视化功能模块、系统管理功能模块、数据管理功能模块与合同管理功能模块。此外为了实现风险分析中重要的风险预测,研究并实现了风险预测模型的开发,通过对比实验最终选取结合了PCA的XGboost机器学习模型对当下证券市场中最重要的股票指标进行了预测,并结合前端技术形成可视化风险分析报告,并设置了相关显示细节。本文中设计和实现的平台解决了证券公司风险部对市场风险相关指标的数据管理及可视化需求,分析人员能够直观高效地获取及分析整个公司与市场风险相关的数据因子,从而根据风险数据因子所暴露出的市场风险情况展开应对工作。
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