【摘 要】
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【目的】结合深度学习,分析股市数值数据和财经新闻,提高股票涨跌预测准确率。【方法】建立基于事件的新闻分类模型,使用多输入的循环神经网络建立基于新闻事件、资金流向和
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【目的】结合深度学习,分析股市数值数据和财经新闻,提高股票涨跌预测准确率。【方法】建立基于事件的新闻分类模型,使用多输入的循环神经网络建立基于新闻事件、资金流向和公司财务的个股走势预测模型,提升股票预测准确率。【结果】引入新闻文本后模型预测准确率进一步提升,其中,采矿业准确率达到76.22%,医药制造业准确率达到77.36%。【局限】未验证新闻标题与新闻文章对股价影响程度的差异,且新闻事件的分类是基于一年内的新闻数据集进行人工划分,数据集不具备完整性和代表性。【结论】引入新闻事件作为股票预测模型的特征之一
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