进阶科研 基于数据分析的股票价格预测

  • 2022-08-21
  • John Dowson

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  随着信息科学技术的飞速发展,特别是云计算、大数据技术在电子商务、证券期货、互联网金融等领域的广泛应用,未来金融业的核心竞争力很大程度上依赖于从大数据中提取信息和知识的速度与能力,而这种速度和能力,取决于数据分析、挖掘和应用水平。随着互联网金融、移动支付等新型金融业态的不断涌现,强化以“用户为中心”的服务模式将成为未来金融业的重要发展方向,有助于金融产品创新、精准营销和风险管理,实现数据资产向市场竞争力的转化。

  在大数据时代,面对海量的金融数据,传统的分析方式需要发生重大的改变,并建 立与之相应的新的统计模型。 面对金融大数据,如何使用和管理大数据、从中提取有用的信息,为金融决策者提供可靠的理论支持,是各级政府、企事业单位以及金融机构所共同面临的重要问题。大数据在金融行业的应用还有很多的障碍需要克服,比如银行内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。随着近年来社会重视度的不断提高,相信金融大数据的应用将迎来突破性的发展。

  以大数据在股票价格预测方面的应用为背景,首先学习如何从网站获取股票数据,其次学习通过大数据处理平台(hadoop、 spark)对获取的数据进行预处理,比如数据抽取,数据清洗,我们会重点讲解和编写移动平均 、线性回归、K-近邻、自动 ARIMA、先知(Prophet)、长短时记忆网络(LSTM)六个股票价格预测模型,并且在真实股票数据中比较它们的预测效果,最后通过时间序列预测算法,生成股票预测统计表,并通过 java 和 python 编程语言开发一套在线的股票价格预测系统。

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