摘要
随着信息技术的迅猛发展，大数据技术为股票市场趋势预测提供了全新的研究视角和方法论支持，传统预测模型在数据处理能力和模式识别方面的局限性日益凸显，亟需结合大数据分析技术进行优化与创新。本研究旨在构建一种基于大数据的股票市场趋势预测模型，通过整合海量多源异构数据，深入挖掘金融市场中的潜在规律和动态特征。研究采用深度学习框架与时间序列分析相结合的方法，引入注意力机制以提升模型对关键信息的捕捉能力，并结合自然语言处理技术对新闻舆情等非结构化数据进行情感分析，从而实现对市场情绪的有效量化。实验结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面显著优于传统统计模型及单一机器学习方法，特别是在复杂市场环境下的适应性表现突出。本研究的主要贡献在于提出了一种融合多模态数据的综合预测框架，不仅拓展了大数据技术在金融领域的应用边界，还为投资者决策提供了更为科学可靠的依据，同时为后续相关研究奠定了理论和技术基础。
关键词：股票市场趋势预测；大数据分析；深度学习；多模态数据融合；注意力机制
Abstract
With the rapid development of information technology, big data technology has provided a new research perspective and methodological support for stock market trend prediction. The limitations of traditional prediction models in terms of data processing capabilities and pattern recognition have become increasingly apparent, necessitating optimization and innovation through the integration of big data analytics. This study aims to construct a big-data-based stock market trend prediction model by integrating massive multi-source heterogeneous data to uncover potential patterns and dynamic characteristics in financial markets. A combination of deep learning fr ameworks and time-series analysis is employed, with the incorporation of attention mechanisms to enhance the model's ability to capture critical information. Additionally, natural language processing techniques are utilized to conduct sentiment analysis on unstructured data such as news and public opinions, enabling effective quantification of market sentiment. Experimental results demonstrate that the proposed model significantly outperforms traditional statistical models and single machine learning methods in terms of prediction accuracy and stability, particularly showcasing superior adaptability in complex market environments. The primary contribution of this study lies in proposing a comprehensive prediction fr amework that integrates multimodal data, not only expanding the application boundaries of big data technology in the financial domain but also providing investors with more scientifically reliable decision-making support. Furthermore, this study lays a solid theoretical and technical foundation for subsequent related research.
Keywords：Stock Market Trend Prediction; Big Data Analysis; Deep Learning; Multi-Modal Data Fusion; Attention Mechanism
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 股票市场趋势预测的研究背景与意义 1
(二) 大数据在股票市场预测中的研究现状 1
(三) 本文研究方法与技术路线 1
二、大数据驱动的预测模型理论基础 2
(一) 股票市场趋势预测的基本原理 2
(二) 大数据分析技术在预测中的应用 3
(三) 常见预测模型的比较与选择 3
(四) 数据预处理与特征提取方法 4
三、预测模型的设计与实现 4
(一) 模型架构的设计思路 4
(二) 关键算法的选择与优化 5
(三) 数据集构建与实验设计 5
(四) 模型训练与参数调优 6
四、实验结果分析与验证 6
(一) 实验环境与评估指标设定 6
(二) 预测结果的对比分析 7
(三) 模型性能的影响因素探讨 7
(四) 实际应用中的挑战与改进方向 8
结 论 9
参考文献 10
