Difference between revisions of "Projects:Stock-Prediction"

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随着大数据时代的到来,互联网的数据越来越丰富。原本股市预测被认为完全不可能,而现有一些工作表明,利用互联网上的多种大数据,我们可以进行股市预测。本项目中,我们利用五种数据源,包括数字数据和文本数据等,来预测SSE50股指。我们还利用将项目搭成一套流系统,前往美国进行展示。
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随着大数据时代的到来,互联网的数据越来越丰富。原本股市预测被认为完全不可能,而现有一些工作[1]表明,利用互联网上的多种大数据,我们可以进行股市预测。本项目中,我们利用五种数据源,包括(1)新浪股吧数据(2)上海证券交易所SSE50指数(3)美国纳斯达克指数(4)人民币美元汇率(5)中国金融新闻等,来预测上海SSE50股指。我们还利用Spark Streaming将项目搭成一套流系统,前往美国拉斯维加斯的InterConnect Conference 2016进行展示。
  
 
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[1] Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market[J]. Journal of Computational Science, 2010, 2(1):1–8.

Latest revision as of 16:06, 21 November 2016

项目名称

多数据源股市预测

项目介绍

随着大数据时代的到来,互联网的数据越来越丰富。原本股市预测被认为完全不可能,而现有一些工作[1]表明,利用互联网上的多种大数据,我们可以进行股市预测。本项目中,我们利用五种数据源,包括(1)新浪股吧数据(2)上海证券交易所SSE50指数(3)美国纳斯达克指数(4)人民币美元汇率(5)中国金融新闻等,来预测上海SSE50股指。我们还利用Spark Streaming将项目搭成一套流系统,前往美国拉斯维加斯的InterConnect Conference 2016进行展示。

参与人员

Yuhan Su

Ruichuang Cao

Qing Wang(IBM CRL)

Wei Xu

相关资料

我们系统的首页界面如下图。

Stock.png

苏宇晗前往美国展示的照片如下图。

InterConnect.JPG

项目进展

2015年11月15日

项目开始

2016年2月25日

前往美国拉斯维加斯IBM InterConnect Conference进行项目展示


相关文献

[1] Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market[J]. Journal of Computational Science, 2010, 2(1):1–8.