石油价格的增长或者下跌对于世界经济的发展会产生重大的影响,因此,石油价格的预测显得尤为重要。但是,由于石油这种商品的复杂性和不规律性,使得石油价格预测成为一个非常困难的问题。石油价格基本是由石油出口国的供给和石油进口国的需求平衡共同决定的,但是由政治事件或者经济因素导致的供给的不规律性往往会导致石油价格的不规律性。在这种情况下,石油价格上涨或者下跌的预测对于决策者就显得非常有价值。同时,随着互联网和大数据技术的发展,随之产生了大量新闻数据。一些新闻内容代表了对金融市场未来趋势的实时评估,新闻的内容将会影响金融投资者的投资行为,进而影响金融市场。如果能充分利用这些数据,那么将有助于石油价格趋势的预测。在这种背景下,本文提出了基于情感分析的国际原油价格走势预测模型。该模型主要基于石油相关新闻的分析,通过采用领域关键词词典的方法,得到新闻的情感序列,再通过格兰杰因果检验的方法,得到情感序列和石油价格序列的相关性和滞后期,最后通过机器学习的方法(支持向量机、决策树、逻辑回归和神经网络)预测石油价格的走势。同时,为了验证新闻情感对于石油价测具有预测能力,选取了美国西得克萨斯轻质原油(WTI)和路透社原油新闻作为研究对象进行案例分析。结果表明,新闻情感和原油价格之间确实存在着格兰杰因果关系,即新闻情感的变化会引起石油价格的变化,这说明新闻情感对于石油价格的走势具有预测能力。实验结果还表明,对于大部分预测模型而言,新闻情感的引入一般能极大地提高石油价格走势的预测准确率。