【摘 要】
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将情感分析和机器学习方法相结合,以股票新闻数据为基础,分别采用BP神经网络(BPNN)和支持向量机回归(SVR)两种方法,对股票价格进行预测分析。首先选取交易量较大的20只股票作
【机 构】
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中国人民大学信息学院,北京,100872
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将情感分析和机器学习方法相结合,以股票新闻数据为基础,分别采用BP神经网络(BPNN)和支持向量机回归(SVR)两种方法,对股票价格进行预测分析。首先选取交易量较大的20只股票作为研究对象,抓取相关的新闻数据。然后邀请专家对高频词进行人工情感打分,得到一个针对性更强、粒度更细[-5,+5]的情感词典,同时考虑否定词、程度副词、假设疑问词和情感词间的相互作用,归纳出9种常见的语义规则,给不同的语义规则下的情感词赋予不同的权重,对情感值进行修正。最后分别采用BPNN和SVR两种方法构造股价预测模型,并对模型的预测效果进行对比分析。结果表明,文章提出的人工情感词典和语义规则在股价预测领域表现良好,情感得分正负方向与股价涨跌方向的一致程度显著提升,另外,SVR股价预测模型的均方误差更小,且股价走势方向正确率更高。
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