1. 毕业设计（论文）主要内容：
金融时间序列预测是金融预测领域的一个重要问题,但因其充满噪声、非平稳和混沌性,对它的预测成为一个非常具有挑战性的课题。微博数据中包含着有价值的预测信息,但大多数现有的预测模型并没有考虑到伴随着时间序列的微博数据。为了克服这一局限性,本设计采用微博信息,通过支持向量回归模型(SVR)的方法进行金融时间序列预测。该方法包含三个步骤:获取微博数据，将微博数据表示为特征向量,基于文本特征向量的支持向量机预测。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关文献资料不少于15篇，其中英文不少于2篇，完成开题报告；
2.完成微博数据的获取、清洗、分词、量化
3.完成预测模型的仿真
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周至第5周 查阅资料，完成开题报告
第6周至第7周 获取微博数据
第8周至第8周 数据量化
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4. 主要参考文献
王保华.基于文本挖掘技术的金融预测方法研究.哈尔滨工业大学博士论文.2012年
吴江.基于语义规则的Web金融文本情感分析.计算机应用.2014年2月
郭小文.基于互联网金融文本挖掘的投资者情绪与股票市场互动研究.西南交通大学硕士论文.2015年。
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