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基于数据分析的股票价格预测系统
项目类别:商科实习实训
招生名额:3-5人
适合群体:大学生
活动时间:常年招生
立即报名
(报名前还有疑问? 欢迎致电客服:010-57952000)

项目地点:

远程

项目目的:

本实习项目为时间序列分析在股票预测的初步应用。将会设计一个程序,提取当前的股票信息,实时预测下一时间点的价格,为金融监管提供支持。

项目费用:

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  一、项目简介

  随着信息科学技术的飞速发展,特别是云计算、大数据技术在电子商务、证券期货、互联网金融等领域的广泛应用,未来金融业的核心竞争力很大程度上依赖于从大数据中提取信息和知识的速度与能力,而这种速度和能力,取决于数据分析、挖掘和应用水平。随着互联网金融、移动支付等新型金融业态的不断涌现,强化以“用户为中心”的服务模式将成为未来金融业的重要发展方向,有助于金融产品创新、精准营销和风险管理,实现数据资产向市场竞争力的转化。

  在大数据时代,面对海量的金融数据,传统的分析方式需要发生重大的改变,并建立与之相应的新的统计模型。面对金融大数据,如何使用和管理大数据、从中提取有用的信息,为金融决策者提供可靠的理论支持,是各级政府、企事业单位以及金融机构所共同面临的重要问题。大数据在金融行业的应用还有很多的障碍需要克服,比如银行内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。随着近年来社会重视度的不断提高,相信金融大数据的应用将迎来突破性的发展。

  本项目旨在通过理论与实践相结合的方式,以大数据在股票预测的应用为背景,介绍数据挖掘的核心问题和常用方法,学习相关理论基础、增强实际动手编程能力、培养创新思维和团队协作能力,为金融数据分析的进一步学习和实践应用打下必要的基础。

  此实习项目专门为计划申请计算机、软件工程、经济、金融、商课的学生所设计。学生将跟随导师共同工作,实际进行数据抽取,数据清洗,时间序列分析等工作,最后利用所学知识实现基于时间序列分析的股票预测算法。

  二、项目内容

  本实习项目为时间序列分析在股票预测的初步应用。将会设计一个程序,提取当前的股票信息,实时预测下一时间点的价格,为金融监管提供支持。

  在实习过程中,指导老师全程带领学生进行该科研项目的各个环节。通过参与该项目,学生可以了解如何系统地进行数据挖掘的科研工作。

  三、师资背景

  任职教师为中科院知名研究所副研究员,博士生导师。每年均成功推荐多位学生赴海外名校深造,有良好的科研短训经验。主要研究方向为分布式系统,数据挖掘和机器学习等,在IEEETransactions on Knowledge and Data Engineering,Special Interest Group (SIG) on Knowledge Discovery and Data Mining,International Conference of Data Mining,IEEE International Conference on Communications等国际著名期刊及会议上发表论文50余篇。现担任某SCI国际期刊的编委。

  四、招生对象及要求

  大一以上优秀本科生,计划申请计算机(包括数据挖掘、机器学习等)、软件工程、经济、金融、商课等相关专业,为了让学生可以更好地完成科研项目,项目组会以面试的形式对学生进行筛选。

  五、项目安排

  第一次课

  1、金融大数据背景介绍

  2、基础技术讲解,包括Linux、Java、MySQL基础

  实验 1:实现基于Linux的java开发

  第二次课

  1、 Eclipse介绍

  实验 2:实现Eclipse的开发和调试

  第三次课

  1、 大数据采集技术介绍

  2、主动采集技术讲解,包括采集的选择策略、重新访问策略、平衡礼貌策略和并行策略

  实验 3:实现基于Jsoup的金融数据采集

  第四次课

  大数据存储技术介绍hbase、hive、hadoop

  实验 4:实现hadoop和hive的搭建

  第五次课

  1、大数据架构技术介绍Flume、Zookeeper、Kafka

  实验 5:实现kafka集群环境搭建

  第六次课

  1、 大数据计算技术介绍Mahout、Spark、Storm

  实验 6:实现Spark集群环境搭建

  第七次课

  1、数据仓库介绍

  实验 7:实现金融数据立方体导入

  第八次课

  1、数据预处理介绍

  实验 8:实现基于大数据平台的预处理模块

  第九次课

  1、分类和聚类算法介绍

  实验 9:实现基于大数据平台的分类和聚类算法

  第十次课

  1、关联规则挖掘介绍

  实验 10:实现基于大数据平台的关联规则挖掘算法

  第十一次课

  1、时间序列分析介绍

  实验 11:实现基于大数据平台的时间序列挖掘算法

  第十二次课

  1、SPSS相关分析和线性回归介绍

  实验 12:实现基于SPSS的相关分析

  第十三次课

  1、Python介绍

  实验 13:利用python的机器学习库进行数据分析

  第十四次课

  1、基于python的股票信息采集

  实验 14:利用python实现股票数据采集

  第十五次课

  1、 基于python的股票信息预处理

  实验 15:利用python实现股票数据预处理

  第十六次课

  1、ARIMA模型介绍

  2、基于python的股票价格预测

  实验 16:利用python实现股票价格预测

  六、报名方式

  咨询电话:010-5795-2000

  地址:北京市海淀区中关村丹棱街3号中国电子大厦B座15层

  • 北京
  • 成都
  • 大连
  • 合肥
  • 西安
  • 武汉
010-5795-2000

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全国统一咨询热线:010-5795-2000 工作时间:周一至周日(8:30-21:30) 地址:大连沙河口区黄河路620号现代服务业总部大厦19层 C2D1

合肥分公司

全国统一咨询热线:010-5795-2000 工作时间:周一至周日(8:30-21:30) 地址:安徽省合肥市蜀山区长江西路189号之心城写字楼环球中心A座17层1703

西安分公司

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武汉分公司

全国统一咨询热线:010-5795-2000 工作时间:周一至周日(8:30-21:30) 地址:武汉市洪山区珞瑜路10号群光二期写字楼34层01-10号

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