Can We Predict the Financial Markets Based on Google's Search Queries?

We look into the interaction of Google's search queries and several aspects of international equity markets. Using a novel methodology for selecting words and a vector autoregressive modeling approach, we study whether the search queries of finance‐related words can have an impact on returns, volatility of returns and traded volume in four different English‐speaking countries. We identify several words whose search frequency is associated with changes in the dependent variables. In particular, we find that increases in search queries including the word stock predict increased volatility and decreased index returns over the next week. On top of that, we investigate the performance of a market‐timing strategy based on the search frequency of this word and benchmark it against random words from the Word‐Net database and a naive buy‐and‐hold strategy. The results of this empirical application are positive and particularly stronger during the global crisis of 2009. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

走进网络搜索引擎“google”

Google是优秀的网络搜索引擎之一，本文介绍了Google的检索语法、常规使用技巧、特殊用法、检索效果评价等几方面。     

基于Android和Google Maps的生活辅助系统的设计与实现

基于Android移动平台开发,整合Google Maps与传感器开发原理,通过可扩展标记语言(extensible markup language,XML)技术、分时系统思想和多类型传感器,设计出一款拥有当前坐标经纬度、周边商店情况查询、当前位置磁场重力感应、天气报告等功能的生活服务型软件。同时开发人员根据“切客”思想,创造性地研发出任何手机持有人都可以通过发送含有特定字符的短信获得该软件使用者当前的地理坐标,实现实时掌控、追踪功能。移动手持设备在层次式的对象级、线程级、主机级的思想指导下,基于Android OS提出了一种地理信息系统（geographic information system,GIS）解决方案,并考虑到全球定位系统(global positioning system,GPS)获取坐标精度和距离计算不准确和延迟等因素,在系统内同时使用移动基站定位来缩减使用误差以便更加精确地实时更新地理信息位置,最终完成GIS信息服务验证。     

运用谷歌地球的GPS手持系统的设计与开发

为解决部分现有的GPS (Global Positioning System)系统不提供地图支持,不能直观得到所处位置的地图信息等问题,设计了一种运用谷歌地球( GE:Google Earth)、基于89C51单片机的GPS手持系统.该系统以台湾Progin公司生产的SR-87模块作为核心GPS模块,通过无线射频芯片n...     

数字校园三维仿真系统设计与应用

以福建师范大学旗山校区为实例,建立基于IMAGIS平台的数字校园三维仿真系统,以仿真的模型再现校区空间结构,实现数字校园的空间信息三维可视化和空间地理信息分析查询,为校园管理和服务提供一个科学简便、形象直观的可视化人机交互平台.通过数字校园系统,利用宽带流和金字塔技术在WEB与Google Earth上实现校园交互漫游查询,建立校园谷歌,增强数字校园信息现代化管理以提高学校的知名度和影响力.     

基于云计算SaaS模式OA系统的设计与实现

为了适应信息技术和互联网的快速发展,中小企业需要开发适应其个性化要求的OA系统,同时需要有效降低系统运行和维护成本,文中提出了基于云计算的软件即服务(SaaS)的新思路来设计和实现OA系统。系统通过选用Google云计算平台作为开发开台,使用了对象映射、数据持久化等关键技术,设计实现了一个面向中小企业、可定制化服务、基于Google App Engine的SaaS模式OA系统。在实际应用中,OA系统以SaaS服务的形式部署于公有云平台,服务之间采用基于消息驱动的业务模块服务协调技术,实现OA业务流中不同模块间的互操作。系统经过测试已经为A企业提供服务,目前运行稳定。通过本项目的实际应用结果,表明基于云平台的OA系统设计能够提升系统的可靠性和数据存储安全性,实现了硬件资源共享和动态调整,应用的弹性部署降低运营和维护成本、提升技术的先进性,同时为中小企业业务的可扩展性奠定了技术基础。     

基于Google地图 API的典型供电模型实用化配置研究

为提高配电网络的供电可靠性以及转供能力,结合福建地区的地域以及负荷分布特性,在已有供电模型研究的基础上,提出多链式、多三角形以及含链式和三角形的链式群综合供电模型,在谷歌地图API导入地图的基础上生成可视化的供电架构,构建相应的供电模型,分别基于线路容量最大利用率Ωmax分析、面向全寿命周期成本(LCC)的二进制离散粒子群以及Banyan网络构成理念等方法对供电模型进行实用化优化配置研究.实例测试以及现场应用表明,本文的研究及软件的开发应用为配电网的规划提供了科学、合理、可靠的手段和依据.     

基于Google Maps API的地理CAI课件设计与实现

以Authorware为平台,设计、开发基于Google Maps API的强交互性的地理CAI课件,用以辅助地理课堂教学.该课件具有海量地理空间信息查询检索、显示分析的功能,并且实现代码简单,不需安装任何插件即可运行使用.以高中地理教材"城市空间结构"一课的课件设计为例,说明此课件在增加课堂教学容量、激发学生学习兴趣方面的优势.     

Google文件系统的负载控制研究

Google文件系统是一个典型的、可扩展的集群文件系统,适用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。指出了,Google的一点不足之处,即缺乏负载控制。为实现对负载的控制,采用泊松过程对数据服务器的负载进行预测,再通过对本地CPU、内存等资源的监控对预测结果作修正。     

Filtering and prediction of noisy and unstable signals: The case of Google Trends data

Google Trends data is a dataset increasingly employed for many statistical investigations. However, care should be placed in handling this tool, especially when applied for quantitative prediction purposes. Being by design Internet user dependent, estimators based on Google Trends data embody many sources of uncertainty and instability. They are related, for example, to technical (e.g., cross-regional disparities in the degree of computer alphabetization, time dependency of Internet users), psychological (e.g., emotionally driven spikes and other form of data perturbations), linguistic (e.g., noise generated by double-meaning words). Despite the stimulating literature available today on how to use Google Trends data as a forecasting tool, surprisingly, to the best of the author's knowledge, it appears that to date no articles specifically devoted to the prediction of these data have been published. In this paper, a novel forecasting method, based on a denoiser of the wavelet type employed in conjunction with a forecasting model of the class SARIMA (seasonal autoregressive integrated moving average), is presented. The wavelet filter is iteratively calibrated according to a bounded search algorithm, until a minimum of a suitable loss function is reached. Finally, empirical evidence is presented to support the validity of the proposed method.