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中银分析(每日资讯)2016年01月22日

泛欧绩优股FTSEurofirst 300指数升2.1%至1,294.05点。意大利FTSE MIB指数攀升4.2%,英股富时100指数收涨1.77%,报5,773.79点。法股CAC指数上涨1.97%,报4,206.40点。德国DAX指数收高1.94%,报9,574.16点。

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摘要: 股票市场是国家经济发展的重要组成部分,也是与我们日常生活息息相关的一个市场,股民的情绪一定程度上可以作为影响股票价格的因素之一.提出一种基于ConvLstm(convolutional long short term memory)的股票情感分析价格预测的深度学习模型SCONV(semantic convolutional).该模型通过爬取股民评价,使用LSTM(long short term memory)模型并通过word2vec,进行情感分析,提取情感向量,并得出每一日的情感权重.随后将每日股价分别与对应前1日、前3日均值、前一周均值的情感权重与股票价格一起放入ConvLstm中进行训练,再使用叠加的一层LSTM来增加准确率,并在ConvLstm与增加的LSTM之间增加dropout层,来避免过拟合.实验数据采用了3年左右阿里巴巴(BABA.us)、1.5年左右平安银行(000001.sh)、5个月左右格力电器(000651.sz),实验结果表明:相比一些传统模型,SCONV在较小的样本集上依旧可以更好地预测股票价格的走势.

中图分类号:

林培光, 周佳倩, 温玉莲. SCONV:一种基于情感分析的金融市场趋势预测方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1769-1778.

Lin Peiguang, Zhou Jiaqian, Wen Yulian. SCONV: A Financial Market Trend Forecast Method Based on Emotional Analysis[J]. Journal of Computer Research and Development, 2020, 57(8): 1769-1778.

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