4、互联网搜索数据与股票市场及Web服务发现的研究

互联网搜索数据与股票市场及Web服务发现的研究

1. 互联网搜索数据与股票市场关系

1.1 数据来源与处理

  • 数据来源 :搜索数据来自Google Insights,它提供特定时间范围内关键词的标准化搜索,标准化搜索数据反映了关键词在Google上的关注度,即搜索关注度。股票数据来自万得咨询金融数据库,研究样本为2004年1月至2009年11月上证综指(代码:000001)的收盘价。
  • 数据转换
    • 股票年收益率:$y_t = 100 * \ln(P_t / P_{t - 12})$,其中$y_t$是时间$t$的收益率,$P_t$是时间$t$的收盘价。
    • 搜索年变化率:$x_t = 100 * \ln(S_t / S_{t - 12})$,其中$x_t$是时间$t$的变化率,$S_t$是时间$t$的搜索关注度。

1.2 关键词选择与时差测量

  • 关键词选择 :根据股票交易过程的影响因素,选择了131个相关关键词。
  • 参数设置 :为每个关键词附加两个参数,即领先阶数和相关性。领先阶数大于0表示领先关系;等于0表示同步关系;小于0表示滞后关系。相关性表示搜索关注度曲线变化率与股票收益率曲线的相似程度,相关性越高,两者越相似。

1.3 关键词指数构成

学术界设置权重有两种方法,一种是系统评估法

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值