基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要：【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%, 同时证明了利用本文方法所构建的情感词典在金融领域中的表现优于其他已 有方法。 【局限】抽取种子词的方法需要进一步优化。 【结论】本文方法解决了训练神经网络分类器中训练语料 不足的问题, 同时解决了词向量的语义相关性无法区分情感信息的问题。在构建面向特定领域情感词典上具有 较好的表现, 为该领域其他研究提供参考依据。

Stochastic Calculus for Finance evolved from the first ten years of the Carnegie Mellon Professional Master's program in Computational Finance. The content of this book has been used successfully with students whose mathematics background consists of calculus and calculus-based probability. The text gives both precise statements of results, plausibility arguments, and even some proofs, but more importantly intuitive explanations developed and refine through classroom experience with this material are provided. The book includes a self-contained treatment of the probability theory needed for stochastic calculus, including Brownian motion and its properties. Advanced topics include foreign exchange models, forward measures, and jump-diffusion processes.

Strategems.jl：Julia中的定量系统交易策略开发和回测

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