1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的迅猛发展，全球金融市场信息以惊人的速度在网络上不断涌现。
海量的金融数据蕴藏着巨大的价值，如何高效地获取、处理和分析这些数据，成为了投资者、金融机构以及学术界共同关注的焦点。
本选题以“基于Web的金融数据抓取与分析”为研究对象，旨在探讨如何利用网络爬虫技术自动获取金融网站上的公开数据，并结合数据挖掘和机器学习方法，对其进行深入分析，以期为投资者提供更精准的投资决策支持，并为金融市场监管提供参考依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网金融的蓬勃发展和人工智能技术的日益成熟，Web金融数据抓取与分析成为了国内外学术界和业界共同关注的热点研究领域。
1. 国内研究现状
国内学者在Web金融数据抓取领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕Web金融数据抓取与分析的核心问题，展开以下几个方面的研究：1.金融数据源分析与爬虫策略制定:针对特定金融网站（如新浪财经、东方财富等）或金融数据平台（如wind资讯、同花顺等），分析其网站结构、数据组织方式和反爬虫机制，制定相应的爬虫策略，并选择合适的网络爬虫工具和技术实现数据抓取。
2.金融数据预处理:对抓取到的原始数据进行清洗、去重、格式转换等操作，并根据具体分析需求进行数据集成、降维和特征提取，为后续分析做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外在Web金融数据抓取与分析领域的最新研究成果和发展趋势，为研究提供理论基础。
其次，选择合适的金融数据源，学习和掌握网络爬虫技术，编写代码实现数据的自动化抓取，并构建数据库进行存储和管理。
接着，对抓取到的数据进行预处理，并根据具体研究目标，选择合适的分析模型和算法，例如时间序列分析模型、文本情感分析模型等，对数据进行深入挖掘和分析，并对模型进行评估和优化。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新:1.融合多种数据源:突破单一数据源的局限性，尝试融合来自不同金融网站、平台以及社交媒体的数据，构建多维度、全面的金融数据集，以提高分析结果的准确性和可靠性。
2.改进情感分析模型:针对金融文本的特点，构建领域specific的情感词典，并尝试将深度学习模型与传统情感分析方法相结合，提高情感分析的精度和效率。
3.探索新的应用场景:将Web金融数据分析应用于新兴的金融科技领域，例如智能投顾、供应链金融等，为其发展提供数据支持和决策参考。
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. 刘畅，李晓东，杜一，等. 金融科技发展现状、影响与展望[J]. 金融研究,2019(12):1-14.
2. 王兴睿. 基于网络爬虫和机器学习的金融文本情感分析[D]. 北京: 北京邮电大学,2020.
3. 郭俊, 王国胤, 杨博. 网络舆情情感分析研究综述[J]. 软件学报,2017,28(4):815-830.
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