基于时间序列挖掘的股票短期走势预测软件系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着金融市场的快速发展和信息技术的广泛应用，股票市场投资日益成为大众关注的焦点。

股票价格的波动受到多重因素的影响，呈现出高度的复杂性和不确定性，准确预测股票短期走势成为投资者和研究者共同追求的目标。

本选题旨在研究基于时间序列挖掘的股票短期走势预测方法，并开发相应的软件系统，以期为投资者提供更科学、有效的决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

股票市场预测一直是学术界和金融界研究的热点，近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的快速发展，时间序列挖掘方法在股票预测中的应用越来越广泛。

1. 国内研究现状

国内学者在股票预测领域开展了大量的研究工作，取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括：
1.对时间序列挖掘的相关理论和技术进行深入研究，包括时间序列的预处理方法、arima模型、lstm神经网络模型、prophet模型等，分析各种模型的优缺点和适用场景。

2.对股票短期走势预测软件系统的需求进行分析，包括系统功能需求、数据需求和性能需求，设计系统的架构和模块。

3.完成股票短期走势预测软件系统的开发，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练与预测模块以及可视化模块的实现。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与实证研究相结合的方法，以时间序列挖掘理论为基础，结合股票市场数据，构建股票短期走势预测模型，并开发相应的软件系统。

具体步骤如下：
1.准备阶段:确定研究方向和目标，完成文献综述，了解国内外研究现状和发展趋势。

掌握时间序列挖掘的相关理论和技术，学习arima、lstm、prophet等模型的原理和应用。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型融合:将多种时间序列挖掘模型（如arima、lstm、prophet等）进行融合，构建组合预测模型，以期提高预测的准确性和稳定性。

2.多源数据融合:除了传统的股票价格数据，还将尝试引入其他相关数据，如财经新闻sentiment、社交媒体情绪指数等，构建更全面的预测模型，以捕捉影响股票价格的多方面因素。

3.软件系统开发:将研究成果转化为实际应用，开发功能完善、易于使用的股票短期走势预测软件系统，为投资者提供便捷、高效的决策支持工具。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李晓娟,王春峰.基于arima模型的股票价格预测分析[j].计算机工程与应用,2023,59(06):236-241.

2.孙佳美,朱玲,张可.基于lstm神经网络的股票价格预测[j].计算机应用研究,2022,39(09):2803-2807 2813.

3.李明,张强,王勇.基于prophet模型的股票价格预测[j].计算机工程,2021,47(06):22-28.