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[经验分享]金融证券硕士论文怎么写
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金融证券论文怎么写?本文根据热门论文范例数据,为大家列举了3篇金融证券论文范文,可以多参考学习,希望对你的论文写作有帮助。
金融证券论文怎么写
金融证券论文怎么写
金融证券论文范文参考一:HoP公司金融证券管理平台开发
近年以来,随着中国金融证券市场的开放,受各国国内和国际政治经济因素的影响,全球金融证券业正在经历着一场前所未有的信息化变革,证券经纪业务发展逐步市场化,以前的垄断性利润不复存在,经纪业务正面临着信息技术、境外证券公司介入、佣金改革、商业银行业务多元化等带来的新挑战,内外部经营环境正在发生重大变化。目前,各家券商也纷纷意识到形势的严峻,试图通过转型、创新增强自己的竞争实力,也进行了不同程度的改革。证券公司也意识到必须不断建设公司的信息化业务系统来适应市场的发展变化。在证券交易活动中,客户成为证券公司越来越重要的经济资源,围绕客户关系管理系统成为证券交易系统开发建设的核心部分。客户关系管理系统通过管理企业与客户之间的关系来改善客户的体验,从而提高和保持客户满意度与忠诚度;同时通过流程优化、信息共享和业务协同来增加企业收益。它是供应链的核心部分。它成为了现代企业的运行模式,也是企业在信息时代生存和发展的基石。但是目前各证券公司各信息化系统之间相对独立,导致证券公司的客户关系系统、营销服务管理、产品管理、合规管理、适当性管理等各自成一套系统,无论是对于系统的使用者来说,还是证券公司的管理层的经营数据分析等都是一个难点,并有待于改进的过程。本文基于我国金融证券市场及信息化建设处于不完善的阶段,结合证券管理平台建设的实例对金融证券管理进行研究。作为整个研究的基础,本文首先基于文献综述和理论研究,描述了软件工程的基础理论及相关综述以及当前我国在金融证券业所面临的现状分析,剖析风险产生原因并阐述有效的改进方法。从而再以软件工程为基础理论来分析金融证券管理平台建设的环境、需求以及系统建设的目标。最后阐述金融证券管理平台建设启动与计划并在实际应用中不断完善优化与推广。
金融证券论文范文参考
金融证券论文范文参考
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 选题的背景及研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内研究现状
1.3 本论文的主要内容及研究思路
第二章 软件工程理论基础
2.1 软件工程概述
2.2 软件工程相关定义
2.2.1 软件生存周期
2.2.2 开发活动
2.2.3 软件开发应用模型
2.2.4 软件过程
2.2.5 软件工程项目管理基本知识
2.3 软件需求分析
2.4 软件设计
2.4.1 软件设计要素
2.4.2 软件设计过程
2.5 软件测试
2.6 软件复用
2.7 软件配置管理
第三章 系统建设实现
3.1 系统需求分析
3.1.1 客户中心模块
3.1.2 服务中心模块
3.1.3 风控管理模块
3.1.4 系统管理模块
3.2 开发平台 LiveBOS 介绍
3.2.1 LiveBOS 介绍
3.2.2 LiveBOS 开发界面
3.3 系统总体设计
3.3.1 设计原则
3.3.2 业务架构
3.3.3 技术架构
3.3.4 主要应用角色
第四章 系统模块设计与系统实现
4.1 系统设计策略
4.2 客户中心模块详细设计与实现
4.2.1 客户管理
4.2.2 潜在客户管理
4.2.3 客户查询
4.2.4 客户分析
4.2.5 风险调查问卷管理
4.2.6 投顾签约管理
4.3 服务中心模块详细设计与实现
4.3.1 股票推荐
4.3.2 行情解读
4.3.3 资讯解读
4.3.4 个股点评
4.3.5 账户诊断
4.4 风控管理详细设计与实现
4.4.1 合规审查与咨询
4.4.2 业务合规审查
4.4.3 合规有效性评估
4.4.4 合规检查与监督
4.4.5 信息隔离管理
4.4.6 合规监测
4.4.7 隔离墙监测
4.4.8 业务合规监测
4.4.9 员工行为监测
4.4.10 诚信记录管理
4.4.11 反洗钱监测
4.4.12 反洗钱报告
4.4.13 敏感词管理
4.4.14 股票黑名单
4.5 系统管理模块详细设计与实现
4.5.1 登录管理模块类图
4.5.2 登录管理模块活动过程分析
4.5.3 登录管理模块交互设计
4.5.4 登录管理模块功能实现
4.6 系统数据库设计
4.6.1 系统设计原则
4.6.2 设计数据库的目标
4.6.3 系统数据库概念的结构
4.6.4 数据库逻辑结构设计
第五章 集成测试与试运行
5.1 平台关键代码实现
5.1.1 数据库表空间创建
5.1.2 应用服务配置
5.1.3 平台界面功能
5.1.4 登录界面代码
5.2 测试方案
5.2.1 系统测试
5.2.2 系统调整与试运行
5.3 平台应用效果
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 研究展望
致谢
参考文献
[1]我国金融服务业国际竞争力的分析[J]. 曾凯. 海南金融. 2009(02)
[2]“两型社会”建设与金融改革创新[J]. 吴品品. 金融经济. 2008(24)
[3]项目风险评估方法探讨[J]. 张桂新,蒋景楠. 技术经济. 2006(03)
[4]项目风险监控研究[J]. 张国兴,胡绍兰. 基建优化. 2005(03)
[5]入世后我国金融业面临的压力和发展前景展望[J]. 戴国强,叶伟春,张鹏,肖海燕,张勇,吴许均. 财经研究. 2003(01)
[6]金融全球化下的中国金融改革[J]. 徐江,刘渝蓉. 财经科学. 2002(03)
[7]对目前我国商业银行金融产品创新的思考[J]. 王迎春. 经济师. 2002(02)
[8]论期权与创业板市场[J]. 李勇志,吴宗法. 财经理论与实践. 2001(S1)
[9]服务创新初探[J]. 陈劲,王安全,朱夏晖. 中国地质大学学报(社会科学版). 2001(04)
[10]软件业服务创新系统研究[J]. 陈劲,王安全,朱夏晖. 大连理工大学学报(社会科学版). 2001(03)
金融证券论文模板范例二:金融数据Web抓取及处理系统的设计与实现
随着金融市场的全球化发展以及计算机网络技术的广泛应用,全球金融市场已经开始走向金融网络化,与此同时互联网业已成为企业、机构和个人获取金融信息的主要来源;作为专业金融信息服务提供商,在面对如此海量、繁杂的互联网金融信息资源时不可避免会遇到一个巨大的挑战,即如何从互联网中实时、快速地抓取和处理金融数据。RicGenerator(实习所在公司的项目名)就是在此背景下所开发的金融数据Web抓取及处理项目,该项目是一个利用Web数据抓取技术实时获取全球各个金融网站原始金融数据,并对金融数据做处理转换生成特定格式的金融数据文件的应用程序系统。在RicGenerator项目中,本人参与完成了系统架构的分析、设计和实现,包括表现层、业务层和数据层三层架构的详细设计与实现,以及文件系统操作、Excel进程操作、日志操作等系统公共模块组件的开发;参与完成了系统用户界面的设计,基于多线程技术的用户交互的实现;参与完成了Web内容抓取模块的详细设计与开发、Web数据抽取模块的详细设计与开发;此外本人独立完成了香港金融市场子模块的需求分析、设计、开发和测试工作。香港金融市场的Web数据抓取与处理任务包括Short Sell、Broker Page、Trading News、Warrant等19个子项目。本系统简化了香港金融市场Web数据抓取与处理人工操作流程,降低了公司人力成本,提高了Web金融数据获取效率和质量,从而改善了公司金融信息服务质量,提升了公司在金融信息服务行业的核心竞争力。
中文摘要
Abstract
目录
1 引言
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 本论文的主要工作
1.4 本论文的全文安排
2 Web数据抓取及数据处理
2.1 Web数据抓取技术
2.1.1 Web数据抓取的概念
2.1.2 Web数据抓取的原理
2.1.3 Web数据抓取的对象
2.1.4 Web数据抓取的类型
2.1.5 Web数据抓取的策略
2.1.6 Web数据抓取的方法
2.2 Web数据解析
2.2.1 网页内容解析
2.2.2 数据处理
2.3 读写文件
2.3.1 读写Excel
2.3.2 读写TXT
2.3.3 读写XML
2.4 反射
2.5 多线程
3 系统概要设计
3.1 需求分析
3.1.1 系统目标
3.1.2 需求分析
3.2 系统概要设计
3.2.1 系统架构设计
3.2.2 界面设计
3.2.3 多线程设计
4 系统详细设计及实现
4.1 系统包设计
4.2 RicGeneratorLib设计
4.2.1 金融数据生成器
4.2.2 Web页面抓取
4.2.3 Web数据抽取
4.3 Task设计
4.3.1 Task配置与实例化
4.3.2 Task运行结果
4.4 RicGeneratorLibHK实现
4.4.1 Trading News
4.4.2 Warrant
4.4.3 Short Sell
4.4.4 Broker Page
5 结论
参考文献
[1]基于DOM的Web信息抽取规则的构造与实现[J]. 杨敬伟,杨文柱,高悦. 河北大学学报(自然科学版). 2007(02)
[2]Web页面主题信息抽取研究与实现[J]. 刘艳敏,刘飚,封化民,宋国森,方勇. 计算机工程与应用. 2006(21)
[3]聚焦爬虫技术研究综述[J]. 周立柱,林玲. 计算机应用. 2005(09)
[4]Web数据抽取技术研究进展[J]. 张成洪,古晓洪,白延红. 计算机科学. 2004(02)
[5]HTML数据内容的抽取与集成[J]. 欧建雄,张礼平. 华东理工大学学报. 2003(06)
[6]信息抽取研究综述[J]. 李保利,陈玉忠,俞士汶. 计算机工程与应用. 2003(10)
[7]信息检索与信息抽取技术的研究[J]. 李芳,盛焕烨,姚天昉. 计算机应用研究. 2002(01)
[8]多线程技术的研究与应用[J]. 骆斌,费翔林. 计算机研究与发展. 2000(04)
[9]基于爬虫的Web应用安全的漏洞扫描与检测[D]. 张锦圣.西安电子科技大学 2019
[10]基于Web的工程项目管理系统的设计与实现[D]. 明细华.西安电子科技大学 2019
金融证券论文范文模板三:基于语义分析的Web金融文本信息情感计算
随着网络和金融行业间的联系越来越密切,Web金融信息也在被广泛用于提供高市场预测质量,相对于财务报表信息便于分析与计算的数值型数据不同,Web金融信息大多是非结构化的文本信息。如何对其进行深入挖掘、量化,把这些表面看似一无是处的垃圾数据,变成用来预测上市企业财务危机的的法宝呢?这就是这几年研究很热的一个方向:Web金融信息情感探测。文本情感分类有基于机器学习和基于语义分析两类。机器学习的文本情感分类,只是简单地把文本粗糙地分成两类或多类,没有考虑到文本内部的语义关系,也没有考虑到细粒度的情感属性。语义情感分类的受青眯的程度越来越大。基于语义的文本情感探测大致都从词汇层、语句层和文档层等三个层次方面着手进行研究。从细粒度的研究角度看,文档级和句子级的情感分类最终还是要归类为基于词汇情感探测。但是由于在金融证券域还没有现成的情感语料库,所以至今还没有质的飞跃。本文主要基于金融证券域语料库的建立和Web金融信息的情感计算两方面展开研究。本文在Web金融信息的情感计算方面,改进了单纯基于语素的文本情感计算的方法。本文首先使用哈工大的自然语言处理平台技术对句子进行句法模式分析,分别对24种句法模式进行情感倾向分析和实验,选择出对情感有影响的6种句法模式;然后,根据句法模式对情感影响的分析,设计出6种句法模式的情感计算规则和每种规则的计算方法。最后,通过情感计算句法模式树来描述基于句法模式的情感计算模型,提出模型的构建原则、定义和构建算法。本文进行了两组实验,一组是基于单纯语素的方法计算Web金融信息情感值,另一组是语素与情感句法模型相结合的方法计算Web金融信息情感值。实验结果发现,与单纯的语素算法相比,基于句法模式方法的整体准确率、正向召回率和精确率、负向召回率和精确率等都有明显的提高。
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 相关技术及研究现状
1.2.1 情感分类研究
1.2.2 基于机器学习的情感分类
1.2.3 基于语义探测的情感分类
1.3 文本情感分类在金融信息中的应用
1.4 本文主要的研究内容
1.5 论文的结构安排
2 文本情感计算方法
2.1 基于文档的情感分类
2.1.1 向量空间模型
2.1.2 特征项权值计算方法
2.1.3 特征提取方法
2.1.4 分类器训练方法
2.2 基于句子的情感分类
2.3 基于词汇的情感分类
2.3.1 基于点互信息语义倾向
2.3.2 基于注释的语义倾向
2.3.3 基于语素的语义倾向
2.4 本章小结
3 WEB金融文本信息的情感计算框架
3.1 引言
3.2 总体框架
3.3 情感词典构造
3.3.1 基于算法扩展
3.3.2 基于知网扩展
3.3.3 手工添加
3.4 基于语素情感词情感计算
3.5 文档情感倾向性计算
3.6 本章小结
4 基于句法结构的WEB金融信息的情感计算
4.1 引言
4.2 基于情感计算的句法模式分析
4.2.1 哈工大LTP系统的句法结构
4.2.2 句法模式的情感倾向分析
4.2.3 基于句法模式的情感计算规则
4.3 基于句法模式的情感计算模型
4.3.1 情感计算模型构建原则
4.3.2 情感计算模型
4.3.3 情感计算算法
4.4 实验评测
4.4.1 实验数据集
4.4.2 评测指标
4.4.3 实验结果及分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来工作展望
参考文献
[1]基于模糊粗糙集的Web文本分类研究[D]. 孙海虹.哈尔滨理工大学 2010
[2]大规模Web信息抽取与文本分类研究[D]. 曹攀.南京邮电大学 2016
[3]基于WEB的文本分类算法研究及系统实现[D]. 邓天生.华中科技大学 2012
[4]面向Web文本的数据清洗关键技术的研究与实现[D]. 郭凯.西安电子科技大学 2009
[5]Web页面文本信息的自动提取技术研究[D]. 张继军.吉林大学 2007
[6]中文WEB文本倾向性分类研究[D]. 单大力.北京交通大学 2008
[7]基于潜在语义分析的Web文本分类研究[D]. 王剑锋.华北电力大学(河北) 2007
[8]中文Web文本情感倾向性分析技术的研究[D]. 于帅.哈尔滨工程大学 2013
[9]基于WEB挖掘和文本分析的动态网络舆情预警研究[D]. 杨志国.武汉理工大学 2014
[10]WEB文本模糊分类及其预处理的研究与实现[D]. 黄颖.江西理工大学 2008
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