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第157章 合作中的默契与火花

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林晚星和沈清越联手进行《金融数据分析与建模实践》的课程设计,这个消息一经传出,便再次在金融系乃至整个星海大学引起了不小的轰动。

毕竟,这可是“学神CP”的首次正式“学术合体”!

一个是金融系冉冉升起的“逆袭女神”,在数据分析和论文写作方面展现出惊人天赋;另一个则是计算机系的顶尖大神,在算法设计和模型构建方面拥有逆天实力。

他们俩的强强联合,将会碰撞出怎样耀眼的火花?又将拿出怎样令人惊艳的作品?

所有人都对此充满了期待。

【啊啊啊啊!学神CP终于要一起搞事业了!太激动了!】

【金融+计算机!这简直是王炸组合啊!无敌了!】

【我赌一包辣条!他们的课程设计绝对是全场最佳!】

【求直播!求围观!想看学神CP如何联手碾压全场!】

林晚星和沈清越并没有被外界的关注和议论所影响。他们很快就全身心地投入到了这个极具挑战性的课程设计项目之中。

他们选择的研究课题——“基于机器学习算法的股票市场情绪分析与投资策略构建”,是一个涉及到金融学、计算机科学、统计学、甚至心理学等多个交叉学科的前沿领域。

难度之大,可想而知。

但两人都没有丝毫的畏惧,反而充满了昂扬的斗志和探索的激情。

在项目初期,他们首先进行了细致的分工合作。

林晚星负责文献综述、理论框架搭建、以及金融市场情绪指标的选取和数据搜集。她充分发挥了自己在信息检索和文献分析方面的优势,在浩如烟海的学术论文和研究报告中,精准地筛选出了与课题相关的核心文献和前沿成果,为整个项目奠定了坚实的理论基础。

沈清越则负责核心算法的选择与设计、模型的编程实现、以及后续的数据回测和参数优化。他凭借着自己深厚的计算机功底和强大的逻辑思维能力,很快就搭建起了整个项目技术框架,并开始尝试运用各种先进的机器学习算法(如支持向量机、深度神经网络等)来进行市场情绪的量化分析和预测。

【分工明确!优势互补!这才是高效团队的正确打开方式!】

【主播负责理论,大神负责技术!完美!】

【我仿佛已经看到了一个划时代的金融科技产品即将诞生!】

在具体的合作过程中,两人之间那种因为长期共同学习和并肩作战而培养起来的默契,也得到了淋漓尽致的展现。

他们常常只需要一个眼神,一个手势,就能明白对方的想法和意图。

在讨论问题时,他们总是能够精准地抓住对方话语中的核心观点,并迅速给出自己的回应和补充。

在遇到分歧时,他们也能够心平气和地进行沟通和辩论,最终达成共识,找到最优的解决方案。

当然,在合作的过程中,也不可避免地会遇到各种各样的困难和挑战。

比如,在数据搜集阶段,他们发现,能够免费获取到的、高质量的、包含市场情绪指标的金融数据非常有限,很多关键数据都需要付费购买,而且价格不菲。

【数据是模型的血液啊!没有数据,再好的模型也跑不起来!】

【主播!快!用你的人气值去商城兑换个“数据搜集卡”或者“财富密码”之类的道具?】

林晚星也有些头疼。她的人气值虽然不少,但系统商城里并没有直接提供金融数据的道具。

就在她一筹莫展的时候,沈清越却想到了一个“曲线救国”的方法。

他利用自己编写的网络爬虫程序,从各大财经网站、社交媒体、以及股吧论坛上,抓取了海量的、与特定股票或行业相关的文本数据(如新闻报道、研究报告、股民评论等等)。

然后,他运用自然语言处理(NLP)和文本挖掘技术,对这些非结构化的文本数据进行情感分析和关键词提取,从而构建出了一套独特的、能够反映市场情绪变化的“舆情指数”。

【卧槽!大神也太牛逼了吧!竟然自己动手丰衣足食,直接造数据!】

【网络爬虫+NLP+文本挖掘!这技术含量也太高了吧!】

【我宣布!沈清越就是行走的“数据印钞机”!】

林晚星也被沈清越这“神操作”给惊呆了!她没想到,计算机技术竟然还能这么用!

这个独特的“舆情指数”,不仅解决了他们数据匮乏的难题,更为他们后续的模型构建和投资策略研究,提供了一个全新的、极具创新性的视角!

又比如,在模型构建阶段,他们尝试了多种不同的机器学习算法,但效果都不尽如人意。要么是模型过于复杂,容易产生过拟合;要么是模型过于简单,无法准确捕捉市场情绪的微妙变化。

沈清越和林晚星为此进行了多次的头脑风暴和激烈讨论。

有时候,他们会在图书馆的角落里,对着一块小小的白板,写写画画,争论不休,直到找到一个双方都能接受的解决方案。

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