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基于文本信息的股票指數(shù)預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2018-07-11 21:33

  本文選題:股票預(yù)測(cè) + 情感分析; 參考:《北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期


【摘要】:基于情感分析方法,對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。將從社交媒體中抽取的文本信息(詞信息、情感詞信息和情感分類(lèi)信息)與股票技術(shù)指標(biāo)相結(jié)合,利用支持向量回歸構(gòu)建模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)與多種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明該方法能夠獲得較為理想的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:Based on the affective analysis method, the stock market is forecasted. The text information (word information, emotion word information and emotion classification information) extracted from social media is combined with stock technical index to construct the model by using support vector regression. The experimental results show that the proposed method can obtain ideal prediction results.
【作者單位】: 蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】:TP391

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3 唐娜;基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的股票指數(shù)預(yù)測(cè)研究[D];武漢理工大學(xué);2007年

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本文編號(hào):2116395

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