【摘 要】
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几乎是在同一时间,伴随着大数据的兴起,阿尔法狗战胜柯洁和李世石告示着人工智能新时代的来临。人类未来将面临的下一轮工业革命必是有这两个颠覆性新技术推动的,二者交相作用,相辅相成,人工智能以大数据为基石,大数据以人工智能为引擎和阶梯,他们就像是未来社会的两条腿,缺了哪个都不能走好路。此二技术对各行业都有革命性的影响和改变,金融业以数据为王,自然也不能逃脱影响。本文首先简要介绍这些技术在银行信贷,客户评
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几乎是在同一时间,伴随着大数据的兴起,阿尔法狗战胜柯洁和李世石告示着人工智能新时代的来临。人类未来将面临的下一轮工业革命必是有这两个颠覆性新技术推动的,二者交相作用,相辅相成,人工智能以大数据为基石,大数据以人工智能为引擎和阶梯,他们就像是未来社会的两条腿,缺了哪个都不能走好路。此二技术对各行业都有革命性的影响和改变,金融业以数据为王,自然也不能逃脱影响。本文首先简要介绍这些技术在银行信贷,客户评论,客户推荐,健康和牙科保险等金融子领域的应用现状,之后重点详述利用自然语言处理技术结合主流媒体新闻热点对美国证券市场进行预测,利用大数据和机器学习深度学习技术分析,来实现比人力分析快捷省时又准确的效果。本论文重点阐述了新闻、评论等文本数据对资本市场资产价格波动的影响,分别从外在直观表现和深入研究其相关性两方面着手探究,最终取得了比较明确的结论,证实了这一方法具有现实意义和有效性。在当今的大量异构数据易于存储、计算、挖掘和分析的时代,对于资产管理行业而言,利用好非结构化数据变得尤为重要。通常使用的工具技术主要是自然语言处理和机器学习技术。自然语言处理或文本挖掘是一种机器学习过程,该过程可提取有效、新颖、有用、可理解且分散在文本文件中的有价值的知识,并使用这些知识更好地组织信息。文本挖掘是“理解图像、自然语言,同时挖掘知识”的重要组成部分。文本挖掘是基于文本信息的知识发现的信息挖掘研究领域。文本挖掘使用智能算法（例如神经网络,基于案例的推理和概率推理）与文字处理技术相结合,以创建大量非结构化文本数据源（文档、电子表格、客户电子邮件、问题）,提取或标记关键字概念和文本之间的关系,并根据其内容对文档进行分类以获得有用的知识和信息。文本挖掘是一种跨学科技术,涵盖了各种技术手段,例如数据挖掘技术、信息提取、信息检索、机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率论甚至图论。这是一个综合领域。数据挖掘技术本身是当前数据技术发展的一个新领域,其中文本挖掘研究的历史很短。传统的信息检索技术不足以处理大量数据,并且文本挖掘变得越来越重要。可以看出,文本挖掘技术正在从信息提取和相关技术领域逐渐发展演变成重要的研究子领域。以与以往不同的方式获取信息,挖掘关键词组,计算其与数字货币波动之间的相关性,检查道琼斯工业指数的市场价格趋势,发现它们之间的外在和内在逻辑关系,根据新的文本数据准确预测两种资产价格的每日涨跌,以抓住迅速变化的市场机会,并及时采取相应的投资策略以实现高于市场的回报以创建更多的投资价值。同时,使用先进的机器学习技术对道琼斯工业指数中的历史价格进行建模和预测,并结合相应的文本数据进行全面的结果投票,以获得更准确的预测结果。本文介绍如何使用最新的自然语言处理技术和深度学习模型从SEC报告和公司股价变动中提取有意义的信息。要从文本中收集更多的细节,可以探索更专业的词嵌入技术等高级技术,例如Sense2Vec。文本数据已成为资产管理（数字货币、证券投资等）领域中非结构化数据的典型代表,并且在实际的投资过程中显示出了巨大的价值。它常被用来做基本面和技术分析。外部定量分析技术在投资中的重要性已被全球主流投资机构和专业人士广泛认可。相关领域的研究和探索当然具有光明的前景和光明的未来。但是目前,学术理论和行业实践的这方面仍然存在一些需要改进和提升的地方。例如,本论文应用了现代的关键字提取和情感分析技术,准确地总结了文本情感趋势。同时,情绪趋势与股价波动之间的关系有些简单。未来的研究中将出现更有效、更准确的情感识别算法,以更准确地提取文本所需的信息,同时最大程度地减少噪声数据对数据模型工作、标准化和一致性的影响,以及两者之间的关系可以更合理地呈现。
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