基于文本挖掘的股市趋势预测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，全球金融市场的信息传播速度和数量都呈现爆炸式增长。

传统的基于基本面和技术面的股市分析方法，在面对海量、多源、异构的文本数据时，显得力不从心。

如何有效地从这些非结构化文本数据中提取有价值的信息，并将其应用于股市趋势预测，成为了投资者、研究者和金融机构共同关注的焦点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，文本挖掘技术在金融领域的应用越来越广泛，基于文本挖掘的股市趋势预测也成为了国内外学者研究的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在基于文本挖掘的股市趋势预测方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于文本挖掘的股市趋势预测展开，主要内容包括：
1.股市文本数据获取与预处理:从财经新闻网站、社交媒体平台、股吧论坛等渠道获取股市相关的文本数据，并对原始数据进行清洗、分词、去除停用词、词性标注等预处理操作，为后续的特征提取做好准备。

2.股市文本特征提取与分析:针对预处理后的文本数据，提取与股市趋势相关的关键特征，例如市场情绪指标（如正面情绪词语占比、负面情绪词语占比等）、投资者关注度（如股票提及频率、相关话题讨论热度等）、事件影响力（如政策发布、公司公告等事件的报道量和情感倾向等），并对这些特征进行统计分析和可视化展示。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，按照以下步骤展开：
1.准备阶段:-完成文献综述，了解国内外在基于文本挖掘的股市趋势预测方面的研究现状、主要方法和最新进展。

-掌握相关理论知识，包括文本挖掘技术、机器学习算法、统计学原理、金融市场基础知识等。

-确定研究方案和技术路线，包括数据来源、数据分析方法、模型构建方法、评价指标等。

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.多源异构数据融合:将传统的财经新闻数据与新兴的社交媒体数据、股吧论坛数据相结合，构建多源异构数据集，以更全面地反映市场情绪和投资者行为。

2.深度学习与传统方法结合:在特征提取阶段，结合深度学习方法和传统的文本挖掘方法，以更有效地捕捉文本数据中的隐藏信息。

3.动态情绪分析:不局限于静态的情感词典，考虑情绪的时效性和动态变化，构建动态情绪分析模型，以更准确地反映市场情绪的变化趋势。

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. 李晓东, 王建辉. 基于文本挖掘的股市情感分析与趋势预测[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 268-275.

2. 刘志航, 谢金星, 刘洋. 基于多源金融文本情感分析的股市预测研究综述[j]. 计算机科学, 2021, 48(6): 1-14.

3. 王晓燕, 王春峰, 张维. 基于情感词典和机器学习的股市评论情感分析[j]. 计算机应用, 2020, 40(s2): 266-270.