股票预测

数据挖掘在股票分析预测方面发挥着重要作用，通过分析大量数据来预测股市走势。

这份研究深入探讨了如何利用海量文本数据预测股票市场波动。论文作者陈志勇详细介绍了从新闻报道、社交媒体讨论和其他公开文本数据中提取有用信息的方法，并评估了这些信息对预测股票价格趋势的有效性。研究结果揭示了文本大数据在金融预测领域的巨大潜力，为投资者和金融机构提供了新的决策依据。

股票市场预测是一种预测股票未来价格的方法，由于股票价格每天都在动态变化，确定买卖最佳时机颇具挑战性。机器学习算法据称在预测未来股票价格方面非常有效。本项目探索了多种数据挖掘算法，如线性回归、Arima、LSTM、随机森林和支持向量回归，以比较它们的预测精度和模型评估。我们利用NSE股票市场的历史数据进行预测，并应用了多种预处理方法，以提高预测的准确性和相关性。

概述：本脚本利用MATLAB中的ARIMA模型对股票价格进行预测，使用实际生活数据进行探索。该过程涵盖了如何处理时间戳数据并优化ARIMA模型的参数（包括积分阶数、自回归阶数和移动平均阶数）。在进行ARIMA建模之前，进行了探索性数据分析并将数据转换为平稳状态。文中还强调了在拟合优度检查时要注意的关键指标。预测结果将通过蒙特卡罗模拟进行验证。 [注：不推荐任何特定的交易策略、因素或方法] 主要特点：1）使用雅虎财经下载的数据和MATLAB的时间表对象处理 2）探索性数据分析转换数据为平稳状态 3）ARIMA模型建模 4）股票价格预测重点：MATLAB计量经济学工具箱

哈佛扩展学校大数据分析课程的最终项目由Galina Alperovich完成于2017年5月。Cassandra NoSQL在处理时间序列数据方面有着广泛的应用。Cassandra的数据模型特别适合按顺序处理数据，具备高速写入、跨节点复制和高可用性等特点。与传统的关系型数据库不同，Cassandra无需执行SQL连接、分组等标准操作。本项目展示了如何利用Cassandra进行财务时间序列分析，强调其处理顺序数据的自然优势。此外，我们提供了轻量级Web应用程序，用户可选择美国3000家公司之一，并查看其股票数据的时间序列图表，进行统计分析和实时监测。

本项目提供了论文“通过对抗训练增强股票走势的预测”（IJCAI 2019）中提出的 Adv-ALSTM 模型的实现代码。该代码基于 Python 3.6.1、TensorFlow 1.8.0 和 Numpy 1.14.5 开发。 如需在 ACL18 和 KDD17 数据集上运行 Adv-ALSTM、ALSTM 和 LSTM 模型，请执行超参数文件中提供的命令。 使用本代码时，请引用以下论文： @article{feng2019enhancing,title={Enhancing Stock Movement Prediction with Adversarial Training},author={Feng, Fuli and Chen, Huimin and He, Xiangnan and Ding, Ji and Sun, Maosong and Chua, Tat-Seng},journal={IJCAI},year={2019}}

一个简单的股票预测算法，利用过去5天的涨幅，以及十余项市值因子和财务因子进行训练学习。训练数据存储在本地的MySQL数据库中。

数据库操作步骤： 在MySQL命令行客户端中，输入密码（如果有）或直接回车。 添加MySQL的Include和Lib目录到VC6.0的工具栏中。 在项目设置中，添加“libmysql.lib”到附加依赖项。 在stdafx.h文件中，添加MySQL头文件和注释行。 神经网络模型在股票预测中的应用： 利用数据库进行数据存储和管理，可为神经网络模型提供股票预测所需的历史数据。通过训练神经网络，可以预测未来的股票走势，辅助投资者做出决策。

这个股票资产管理模板可以帮助已进行股票投资的个人记录并分析其投资情况。模板包含四张工作表： 1. 股价表: 自动生成用户交易过的股票代码和名称，并允许用户记录每年年底的股票价格。 2. 交易记录表: 用户可以记录每次股票交易的日期、代码、买入/卖出数量和价格。 3. 股本及历年盈亏表: 用户输入总股本后，模板自动计算历年股票交易的盈亏状况。 4. 手持股票及持平价表: 用户可以查询指定年份持有的股票种类和数量，以及每种股票的盈亏情况和持平卖出价。 模板中包含示例数据，用户可以清除后输入自己的数据。

这个学术项目通过波动率分析捕获、建模和预测股票行为。