基于资讯价值的股票资讯移动订阅系统

本文针对当前股票资讯服务中存在的实时性差、个性化缺乏和准确性不足等问题,设计并实现了一个基于资讯价值的股票资讯移动订阅系统。系统应用开源的Lucene和Weblech工具进行垂直搜索获取资讯,根据经济学知识构建个性化股票本体,通过查询扩展、本体匹配生成个性化的RSS种子,依据资讯价值进行排序,在移动端使用KXML进行解析,实现了资讯订阅。实验结果证明,本系统提供的股票资讯服务是有效的。     

股票数据与MATLAB通讯接口的构建

文章通过对股票行情软件日线数据的分析,借助MATLAB外部编程接口,实现了MATLAB获取外部股票行情软件的K线数据。利用MATLAB强大的分析功能,实现对股票数据的分析。     

基于协同微粒群的股票数据关联规则挖掘

传统的股票关联预测主要是通过数据分析与简单的回归预测的方法来进行,这种技术无法全面的对多只股票之间的变化关联进行分析预测,造成了股票走势的预测准确率不高,时效性不强的缺点.本文提出协同微粒群的股票关联规则挖掘方法,对股票属性数据进行特殊的预处理.将PSO粒子群优化的高度智能搜索技术与关联挖掘优点结合进行股票的关联预测,将粒子群划分为不同功能的粒子群进行关联分析.实验仿真结果证明,本文的算法较传统的关联规则挖据算法和PSO粒子群优化算法在准确率与挖掘速率上有很大的提高,能有效反应股票的实时变化,对实际的股票预测有很强的指导意义.     

我国企业高管股票期权激励效果分析

阐述了股票期权激励对企业发展的重要作用,利用我国上市公司的数据,对股票期权激励的现状和实施效果进行了系统的描述和分析。     

基于Android手机的股票查询系统分析与设计

为帮助用户实时了解股票信息,在剖析Android应用程序架构和分析用户需求的基础上进行了股票查询系统设计,利用webservice等关键技术,实现了基于Android手机平台的股票查询分析系统。对股民提供了个股信息、K线图等重要股票信息,帮助股民及时进行股票交易。     

网络股票分析交易系统

阐述了C／S结构的在互联网上运行的股票分析系统,系统以服务器为数据存储、处理和计算中心,通过TCP／IP通讯协议与用户机进行联结,将远程用户所需要的数据及计算结果传输至用户机显示,同时可接受并处理用户发出的交易请求,用户在互联网上用标准的浏览器可进行股票的实时分析和交易。     

基于收益率的股票相关性计量分析

针对股票间相关性，通过相关分析、系统聚类分析、网络构建等多种方法，以收益率为对象，建立股票间相关性度量指标模型，运用软件 Excel、Matlab 得出股票相关系数矩阵，并设置合适的阈值，利用软件Netdraw 构建出基于最佳阈值和相关系数所对应的股票网络。然后从所建网络出发，对中国股票市场中的板块进行聚类分析，最终建立起一个以收益率为指标来研究股票相关性的模型，为研究股票相关性提供了一个相对比较完善的方案。     

成交量与股票收益率关系的实证分析

选取2005年至2015年上证指数数据,对上海证券交易所的股票成交量与股票收益率进行理论分析和实证研究,建立了股票日成交量变化率与日收益率回归模型、周成交量变化率和周收益率回归模型,得出股票收益率与股票成交量变化率呈正相关关系的结论。     

基于三维仿真技术的城市交通事故处理系统研究

本文提出一种基于三维仿真技术的城市交通事故应用系统的解决方案.该系统集GIS(地理信息系统)数据采集分析功能、地理信息数据管理功能、交通事故三维仿真模拟和决策支持功能于一体,能够有效地动态记录交通事故信息并进行智能分析,为事故处理提供决策支持.此外,本系统的解决方案在架构上采用了基于.NET Framework 3.5的三层体系结构,并综合应用了ARCGIS和OPENGL技术,高效的实现了系统的核心功能.     

基于主成分分析的股票投资策略

本文利用主成分分析方法对沪深股市3个主流板块的股票进行分析,从中选取各个板块具有高成长和盈利能力的股票组成股票池,并对股票池中的股票再次进行主成分分析,得到上市公司成长与盈利能力的综合排名.基于上面的客观分析结果,提出了股票投资策略.     

基于主成分分析的股票投资策略

本文利用主成分分析方法对沪深股市3个主流板块的股票进行分析,从中选取各个板块具有高成长和盈利能力的股票组成股票池,并对股票池中的股票再次进行主成分分析,得到上市公司成长与盈利能力的综合排名。基于上面的客观分析结果,提出了股票投资策略。     

基于循环神经网络和深度学习的股票预测方法

本文提出一种基于多路循环神经网络与深度学习的股票预测方法。针对股票的涨跌预测问题,使用分布式向量表示方法提取出股票相关的新闻文本特征,同时考虑到股票相关信息的时序性以及新闻影响的持续性特质,使用多路循环神经网络模型对所提取的特征与交易信息进行协同训练,从而获得历史信息的低维向量表示。最后将多个循环神经网络的输出进行拼接,利用深度神经网络共同对股票的涨跌进行分类预测。本文使用上证A股的价格与新闻数据进行实验,实验结果表明,本文所提出的方法在股票预测任务上具有明显的优越性。     

宁夏境内特高压直流输电设备大数据智能管控应用研究

本文基于宁夏境内特高压直流输电线路工程输变电设备管理维护现状,通过采用跨平台、跨部门数据融合方法获取宁夏电网运行、设备状态、环境气象等大数据,构建多源信息综合分析系统,实现工程施工建设设计方案、施工进度实时管控融通,再通过特高压输变电设备智能可视化管理,为设备运行维修部门构建一个实时、多维的现代化信息管控平台。     

股票风险测度的一种方法

本文针对股票市场的特殊性,对短缺概率法进行了适当调整,利用股票收益数据,对部分股票进行了风险测度,提供了一种简单快速而有效的选取股票的方法。     

基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究

为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理.首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则.试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性.     

关于两种理财模式收益的对比与探讨

本文就定期存款与股票基金定投这两种理财模式,在大约20年的跨度上进行了统计、比较与分析。同时考虑到A股指数基金出现的时间较短,为了便于对比不同模式的收益,为今后的投资思路提供参考,因此在文中进行了假设。通过在一系列基于真实数据的统计分国老百姓的一种较好的理财投资选择。     

股票数据流的相关性计算方法

相关性分析在股票投资、监测、预测中起着非常重要的作用．为定量计算各股票间的相关性,文中提出了一种股票数据流的相关性计算方法,它基于高效的单遍数据集扫描算法,能在有限的内存空间中计算出各股票间的相关性．与传统的计算方法相比,不管是在空间复杂度还是在时间复杂度上,所提出的方法都只需付出更小的代价．实验证明,这种相关性计算方法在同步股票报价中是有效的．     

基于并行计算及入侵检测系统的异动股票选择

将入侵检测技术引入到股票的选择中,给出了一种基于并行遗传算法的入侵检测技术。将数据随机分为若干个小组,对每一个小组中的数据进行检测,把每个小组中的最可疑的行为特征汇合后进行比对,最后选择出异动股票。对上海电力股票2008年4月24日至7月22日的数据利用MATLAB进行了模拟,与标准遗传算法比较,改进后的算法降低了误报率,缩短了运算时间。     

互联网科技情报自动获取与智能分析平台的分析与设计

分析了传统互联网科技情报获取方式的缺点,介绍了自动获取与智能分析平台的功能结构,包括互联网科技情报的自动获取与清洗、情报数据的存储与索引、情报数据的智能分析,阐述了自动获取与智能分析平台的技术路线。该平台受益面广,将极大地增强我国企业的科技情报获取与分析能力。     

基于JAVA语言MVC思想的股票经纪人软件系统

本文介绍基于JAVA语言MVC思想的股票经纪人软件系统,介绍了系统的模块设计以及访问数据库的实现.