發(fā)布時間：2020-12-14 18:22

　　隨著人們生活水平的不斷提高,越來越多的人開始注重資金管理。由于股票投資具有易操作、收益成效快和流動性強(qiáng)的特點(diǎn),因此吸引著越來越多的人選擇股票市場作為自己的投資對象來實(shí)現(xiàn)財富的保值和增值。在這個快速更新的網(wǎng)絡(luò)信息共享和交流的時代,股票投資者們也更加傾向于通過網(wǎng)絡(luò)平臺上的金融信息及各大媒體資深評論員的投資觀點(diǎn)來了解金融領(lǐng)域的實(shí)時資訊,隨著信息獲取平臺的不斷增多,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)的未來走勢。因此,融合情感分析的股票指數(shù)預(yù)測的研究具有重要的研究價值。本文為了提高股指預(yù)測結(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,收集不同來源的股民言論信息數(shù)據(jù)和財經(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文本數(shù)據(jù)的LSTM方法對收集的含有不同種... 

【文章來源】：長春工業(yè)大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1支持向量機(jī)分類圖

第2章課題研究的理論與方法14題。LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過控制門（輸入門ti、遺忘門tf、輸出門to）來調(diào)節(jié)之前信息與當(dāng)前信息的記憶和遺忘程度，將短期記憶與長期記憶結(jié)合起來，使循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了長期記憶的能力，并且一定程度上解決了梯度消失的問題。因此，本文采用LSTM方法對技術(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，其工作過程可以表述為：首先，LSTM中的遺忘門對信息進(jìn)行過濾，忘記無用信息，計算公式如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：輸入信息計算公式如2-12所示：)(1itititixbhVW（2-12）記憶細(xì)胞計算公式如2-13所示：)tanh(1ctctctcxbhVW（2-13）長時記憶計算公式如2-14所示：1ctttttcfci（2-14）最后，輸出門輸出當(dāng)前信息計算公式如2-15和2-16所示：)(1otototoxbhVW（2-15）)tanh(*tttcoh（2-16）其中tx代表t時刻的輸入矢量，1ht代表t時刻前LSTM輸出的矢量，也就是短記憶信息。tc代表t時刻下的長時記憶信息，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

第4章股指預(yù)測模型的實(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)包括開盤價、收盤價、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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[6]基于深度學(xué)習(xí)理論與方法的中文專利文本自動分類研究[D]. 馬雙剛.江蘇大學(xué) 2016
[7]基于詞向量的文本分類算法研究與改進(jìn)[D]. 王明亞.華東師范大學(xué) 2016
[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
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本文編號：2916810