1. 本选题研究的目的及意义
随着中国资本市场的不断发展壮大，A股市场作为其重要组成部分，日益受到投资者和研究者的关注。
如何准确预测股票价格波动，有效规避投资风险，成为投资者和学术界共同追求的目标。
传统的股票分析方法，如基本面分析和技术分析，在面对海量、高频、复杂的A股市场数据时，oftenencounterlimitationsininformationextractionandanalysisefficiency.数据挖掘技术作为从海量数据中提取隐藏知识的有效手段，为A股市场的分析预测提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，数据挖掘技术在金融领域的应用研究日益增多，尤其是在股票市场分析预测方面取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在数据挖掘应用于A股市场分析预测方面做了大量的研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.A股市场数据特征分析:对收集到的A股市场数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等操作，并对数据进行统计分析和可视化展示，揭示A股市场的特征和规律。
2.基于数据挖掘的A股价格预测:利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，构建A股价格预测模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析为主，定性分析为辅的研究方法，并结合规范研究和实证研究两种研究路径，具体研究步骤如下：
1.数据收集与预处理:从可靠的数据源获取A股市场历史数据，如股票价格、交易量、财务指标等，并对数据进行清洗、集成、转换等预处理操作，以满足数据挖掘算法的要求。
2.数据特征分析:利用统计学方法和数据可视化技术对A股市场数据进行分析，揭示A股市场的特征和规律，为后续模型构建提供依据。
3.预测模型构建与评估:选择合适的机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，构建A股价格预测模型。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.数据融合与特征工程:将传统的金融数据与另类数据（如新闻文本、社交媒体数据等）相结合，构建更全面的A股市场数据集，并利用特征工程技术提取更有效的特征，以提高模型的预测精度。
2.模型优化与算法改进:针对A股市场的特点，对现有的数据挖掘算法进行改进和优化，以提高模型的预测精度、泛化能力和可解释性。
3.风险评估体系构建:构建一个基于数据挖掘技术的A股市场风险评估体系，为投资者和监管机构提供更科学、更全面的风险评估结果。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]潘威，赵宇，田雪颖. 基于文本情感分析的股价预测研究综述[J]. 情报科学, 2022, 40(2): 101-110,125.
[2]陈刚，李金龙，王正. 中国股市情绪指数构建及其影响因素研究——基于社交媒体大数据的分析[J]. 管理科学学报, 2021, 24(5): 27-40.
[3]王凯, 张维. 基于机器学习的股市量化投资策略研究进展[J]. 系统工程理论与实践, 2023, 43(1): 1-20.
