【摘 要】
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由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和SVM
【基金项目】
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吉林省自然科学基金项目(20130101060JC)
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由于股票市场变化存在着多因素、非线性、时变性等特点,传统预测模型忽视了股指波动影响因素特征提取的合理性与准确性,导致预测效果不理想。鉴于此,提出了融合情感分析和SVM_LSTM特征提取模型的股指预测方法以提高股指预测精度,将SVM和LSTM方法相结合建立SVM_LSTM模型,提取影响股指波动的情感极性特征、涨跌趋势特征以及股票技术指标特征,进而弥补影响股指波动的存在因素实现股指预测。通过与传统股指预测方法相比较,该方法实验结果的MSE(均方差)达到了0.1722,比传统模型的均方差缩小了约0.0837,证
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