【摘 要】
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新闻信息和股票交易信息是投资者判断股票变化趋势的主要来源。新闻信息相对于股票交易信息难以描述，相关研究也比较少。近年来兴起的机器学习、深度学习等技术，特别是自然语言处理技术为进行高效的文本分析提供了可能。本文通过模拟投资者综合利用新闻信息和股票交易信息来判断股票趋势的学习过程来对股票变动趋势做出智能高效的预测。
本文首先仅考虑新闻文本信息影响力多样性因素，借鉴自然语言处理技术中的注意力机制技术，建立了层次注意力网络模型(HAN)。之后，再加入新闻文本内容相关性因素，引入自注意力机制技术，建立了带
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新闻信息和股票交易信息是投资者判断股票变化趋势的主要来源。新闻信息相对于股票交易信息难以描述，相关研究也比较少。近年来兴起的机器学习、深度学习等技术，特别是自然语言处理技术为进行高效的文本分析提供了可能。本文通过模拟投资者综合利用新闻信息和股票交易信息来判断股票趋势的学习过程来对股票变动趋势做出智能高效的预测。
本文首先仅考虑新闻文本信息影响力多样性因素，借鉴自然语言处理技术中的注意力机制技术，建立了层次注意力网络模型(HAN)。之后，再加入新闻文本内容相关性因素，引入自注意力机制技术，建立了带自注意力机制的层次注意力网络模型(S-HAN)。最后，引入股票历史交易信息因素，构建了混合的层次注意力网络模型(Mixed-HAN)。对这三个模型，分别构建了基于句子级别的模型和基于新闻级别的模型，形成了6个模型。实验结果表明，Mixed-HAN模型对股票变动趋势的预测准确率优于S-HAN模型，S-HAN模型的预测准确率优于基线模型HAN。效果最好的是基于句子级别的Mixed-HAN模型，达到了准确率0.8909，召回率0.5580和F1值0.6862。
研究表明，利用自注意力机制挖掘文本之间的相关性和利用股票交易信息均能够有效提高股票变动趋势预测的准确性。另外，基于句子级别的模型在实验中的预测效果要明显优于基于新闻级别的模型。这些研究方法和结论对金融监管机构为市场提供有效的引导和预防，公司在股价波动时做出公关处理或舆论引导，或者投资机构和个人做出投资决策具有一定的参考价值。
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