以文件分類技術預測股價趨勢

股價的漲跌變化是由於證券市場中眾多不同投資人及其投資決策後所產生的結果。然而,影響股價變動的因素眾多且複雜,新聞也屬於其中一種,新聞事件不但是投資人用來得知該股票上市公司的相關營運資訊的主要媒介,同時也是影響投資人決定或變更其股票投資策略的主要因素之一。本研究提出以新聞文件做為股價漲跌預測系統的基礎架構,透過文字探勘技術及分類技術來建置出能預測當日個股收盤股價漲跌趨勢之系統。 本研究共提出三種分類模型,分別是簡易貝氏模型、k最近鄰居模型以及混合模型,並設計了三組實驗,分別是分類器效能的比較、新聞樣本資料深度的比較、以及新聞樣本資料廣度的比較來檢驗系統的預測效能。實驗結果顯示,本研究所提出的分類...

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Bibliographic Details
Main Authors: 陳俊達, Chen, Jiun-da
Language:中文
Published: 國立政治大學
Subjects:
Online Access:http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0094753014%22.