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股票价格预测中知识获取和整合的方法：一项调查
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了预测股票价格的挑战性问题，介绍了利用外部知识进行股票价格预测的方法。文章将外部知识分为非图形化格式和图形化格式，并综合了以前的研究工作。文章描述了从非结构化数据源中获取外部知识并纳入股票价格预测模型的方法，探索了将外部知识与历史价格特征相结合的融合方法。此外，文章还提供了相关数据集的汇编，并讨论了未来研究方向。
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关键要点
- 预测股票价格是一个具有挑战性的研究问题，因股市的波动性和非线性特性。
- 知识增强的股票价格预测方法通过利用外部知识取得了突破性成果。
- 外部知识可以分为非图形化格式和图形化格式。
- 非图形化知识捕获与个别股票相关的上下文信息和多媒体描述。
- 图形化知识捕获股票市场中相互关联和相互依赖的信息。
- 文章系统描述了从非结构化数据源获取外部知识并纳入股票价格预测模型的方法。
- 探索将外部知识与历史价格特征相结合的融合方法。
- 编制了相关数据集的汇编，并讨论了未来研究方向。
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