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融合情感分析的股票指數(shù)預(yù)測(cè)的研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-14 18:22
  隨著人們生活水平的不斷提高,越來(lái)越多的人開(kāi)始注重資金管理。由于股票投資具有易操作、收益成效快和流動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn),因此吸引著越來(lái)越多的人選擇股票市場(chǎng)作為自己的投資對(duì)象來(lái)實(shí)現(xiàn)財(cái)富的保值和增值。在這個(gè)快速更新的網(wǎng)絡(luò)信息共享和交流的時(shí)代,股票投資者們也更加傾向于通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的金融信息及各大媒體資深評(píng)論員的投資觀點(diǎn)來(lái)了解金融領(lǐng)域的實(shí)時(shí)資訊,隨著信息獲取平臺(tái)的不斷增多,關(guān)注人員的不斷壯大,導(dǎo)致這些網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上擁有著豐富的金融熱點(diǎn)信息、重要指標(biāo)數(shù)據(jù)以及附有股民情感傾向發(fā)表的言論信息。這些富含感情色彩的股民言論信息,以及含有國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策的新聞資訊,都在一定程度上影響著股票指數(shù)的未來(lái)走勢(shì)。因此,融合情感分析的股票指數(shù)預(yù)測(cè)的研究具有重要的研究?jī)r(jià)值。本文為了提高股指預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,在原本選用單一的股票技術(shù)指標(biāo)作為影響股指波動(dòng)的特征因素的前提下,融入股市資訊文本信息的情感分析結(jié)果。在數(shù)據(jù)選擇上,收集不同來(lái)源的股民言論信息數(shù)據(jù)和財(cái)經(jīng)新聞信息數(shù)據(jù)作為股市資訊文本情感分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),來(lái)提高情感分析結(jié)果的有效性。在特征提取方法上,選用善于處理短文本數(shù)據(jù)的SVM方法和適用于處理長(zhǎng)文本數(shù)據(jù)的LSTM方法對(duì)收集的含有不同種... 

【文章來(lái)源】:長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】:59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

融合情感分析的股票指數(shù)預(yù)測(cè)的研究


圖2.1支持向量機(jī)分類圖

結(jié)構(gòu)圖,細(xì)胞,結(jié)構(gòu)圖,信息


第2章課題研究的理論與方法14題。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)控制門(輸入門ti、遺忘門tf、輸出門to)來(lái)調(diào)節(jié)之前信息與當(dāng)前信息的記憶和遺忘程度,將短期記憶與長(zhǎng)期記憶結(jié)合起來(lái),使循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了長(zhǎng)期記憶的能力,并且一定程度上解決了梯度消失的問(wèn)題。因此,本文采用LSTM方法對(duì)技術(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,其工作過(guò)程可以表述為:首先,LSTM中的遺忘門對(duì)信息進(jìn)行過(guò)濾,忘記無(wú)用信息,計(jì)算公式如2-11所示:)(1ttttftfxbhVW(2-11)然后,輸入門根據(jù)輸入的信息和記憶信息進(jìn)行狀態(tài)的更新:輸入信息計(jì)算公式如2-12所示:)(1itititixbhVW(2-12)記憶細(xì)胞計(jì)算公式如2-13所示:)tanh(1ctctctcxbhVW(2-13)長(zhǎng)時(shí)記憶計(jì)算公式如2-14所示:1ctttttcfci(2-14)最后,輸出門輸出當(dāng)前信息計(jì)算公式如2-15和2-16所示:)(1otototoxbhVW(2-15))tanh(*tttcoh(2-16)其中tx代表t時(shí)刻的輸入矢量,1ht代表t時(shí)刻前LSTM輸出的矢量,也就是短記憶信息。tc代表t時(shí)刻下的長(zhǎng)時(shí)記憶信息,為sigmoid激活函數(shù),W和V代表權(quán)重矩陣,b代表偏置向量。LSTM記憶細(xì)胞結(jié)構(gòu)如圖2.4所示。圖2.4LSTM記憶細(xì)胞結(jié)構(gòu)圖

技術(shù)指標(biāo),成交量,股指


第4章股指預(yù)測(cè)模型的實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析27月7日所需的上證綜指的技術(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù),其中技術(shù)指標(biāo)包括開(kāi)盤價(jià)、收盤價(jià)、漲跌幅、成交量、MACD、KDJ、RSI、ROC。收集的股票技術(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的部分內(nèi)容如圖4.1所示,其中圖4.2為收集的上證綜指股指數(shù)據(jù)中成交量走勢(shì)圖。圖4.1上證綜指技術(shù)指標(biāo)數(shù)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[4]基于支持向量機(jī)的中文文本分類研究[D]. 楊孟英.華北電力大學(xué) 2017
[5]基于情感分析的股指預(yù)測(cè)技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 郭卿.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[6]基于深度學(xué)習(xí)理論與方法的中文專利文本自動(dòng)分類研究[D]. 馬雙剛.江蘇大學(xué) 2016
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[8]基于雙向LSTMN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞研究分析[D]. 黃積楊.南京大學(xué) 2016
[9]基于組合模型的股指預(yù)測(cè)[D]. 方孟孟.蘭州大學(xué) 2016
[10]基于文本情感分析的股價(jià)預(yù)測(cè)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 戴成駿.重慶大學(xué) 2016



本文編號(hào):2916810

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