基于时间序列挖掘的股票短期走势预测软件系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

股票市场作为一个复杂的系统，受到宏观经济政策、行业发展、公司经营状况以及投资者情绪等多种因素的影响，其价格波动表现出非线性、高噪声和随机性等特征，准确预测股票价格走势一直是金融领域极具挑战性的课题。

本选题的研究意义在于：理论意义：本研究将时间序列挖掘技术应用于股票短期走势预测，探索不同时间序列模型在股票预测中的性能表现，并尝试结合股票市场特征对模型进行优化，以提高预测准确性，为股票价格波动理论提供新的研究思路。

应用价值：本研究旨在开发一个基于时间序列挖掘的股票短期走势预测软件系统，为投资者提供决策支持工具，帮助其更好地把握市场动态，规避投资风险，提高投资收益。

2. 本选题国内外研究状况综述

股票预测一直是学术界和金融业的热门研究方向，近年来，随着机器学习技术的发展，时间序列挖掘方法被广泛应用于股票预测领域。

国内学者在股票预测领域的研究主要集中于以下几个方面：基于传统统计模型的预测方法：例如arima模型、garch模型等。

基于机器学习的预测方法：例如支持向量机、神经网络等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集股票历史交易数据、相关公司财务数据、宏观经济数据以及其他可能影响股票价格的因素数据。

对收集到的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法。

首先，通过文献调研，系统地了解股票预测、时间序列挖掘等相关理论和技术，分析国内外研究现状，明确研究方向和目标。

其次，收集整理相关数据，包括股票历史交易数据、公司财务数据、宏观经济数据等，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，为模型构建提供高质量的数据基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据源的多样性：不局限于传统的股票历史交易数据，还将尝试收集公司财务数据、宏观经济数据以及其他可能影响股票价格的因素数据，以构建更加全面的预测模型。

2.模型的优化与改进：在传统时间序列模型的基础上，结合股票市场特有的规律和指标，对模型进行优化，例如引入技术指标、市场情绪指数等因素，以提高预测的准确性和稳定性。

3.软件系统的开发与应用：将研究成果转化为实际应用，开发一个操作简便、功能完善的股票短期走势预测软件系统，为投资者提供决策支持工具。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]陈佳,王树伟.基于时间序列的lstm模型在股票预测中的应用研究[j].计算机工程与应用,2021,57(17):240-246.

[2]李晓,黄永辉.基于多特征融合和注意力机制的lstm股票预测模型[j].计算机应用,2021,41(04):1098-1104.

[3]张博文,谢娟英.基于ceemdan-attention-lstm的股票价格预测研究[j].计算机工程与应用,2022,58(13):228-236.