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基于深度学习的金融数据分析系统设计与实现

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放大字体  缩小字体    发布日期:2020-01-15  来源:曝光台  作者:baoguangtai  浏览次数:744
王钧   摘要:金融市场是当今经济全球化的重要组成部分,金融系统的波动对于社会经济的影响巨大。挖掘金融市场的规律,寻找交易机会,规避市场风险是金融界一直以来研究的重点。www.78500.cn_【官方首页】-彩宝贝近年来,随着深度学习技术的快速发展,人工智能技术在金融领域得到越来越多的重视,FinTech、量化金融等技术成为人工智能领域的一个重要的研究领域。本文首先介绍金融数据分析系统的研究背景及意义,通过对常用的金融数据预测方法进行介绍,分析并对比其优缺点,以及介绍现阶段国内外研究现状。www.78500.cn_【官方首页】-彩宝贝其次,本文针对金融数据预测的方法使用了深度学习领域中长短时间记忆(LSTM)算法、循环神经网络(RNN)算法、编码-解码(Seq2Seq)算法进行对比分析,并以A股数据进行验证算法的有效性。www.78500.cn_【官方首页】-彩宝贝最后本文以基于深度神经网络的预测算法和分析方法作为关键技术,面向股票、期货和其它金融交易产品,采用规范的软件工程的需求分析和系统设计方法,Python和PHP的混合语言框架、前后端分离的设计思想,对金融数据分析系统进行完整的设计和实现,主要功能包括:数据采集、个股分析、智能评估、趋势预测4个子系统。该系统应用深度学习领域的LSTM等算法进行短期内金融产品价格和趋势的预测,采用时间序列分析算法对金融产品的周期性等因素分析,采用聚类算法对收益率等数据进行聚类分析。最后,本文以A股为测试数据对金融数据分析系统各个页面进行实现和功能展示。本文主要的贡献如下:(1)将时间序列分析方法运用到金融数据中,对其周期性等因素分析,从而挖掘出具体指导意义的股票预测规则。(2)以A股数据作为数据集进行聚类,将分类结果进行分析和模型评估,再基于多种深度学习网络模型,进行股票价格预测和趋势分析。(3)设计并开发一个满足不同用户需求的金融数据分析系统,结合深度学习预测算法和传统数据挖掘算法,使得系统更具科学性、实用性和可解释性。 学位授予单位:宁夏大学
学位级别:硕士
学位授予年份:2019
分类号:F830;TP391.41

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