基于觀點挖掘的股價走勢預(yù)測.pdf

1、股票價格的準確預(yù)測長久以來受到投資者和學(xué)者的廣泛關(guān)注。影響股價走勢的因素很多,這給股價預(yù)測帶來了異常艱巨的困難。本文從信息與股價的關(guān)聯(lián)關(guān)系這個角度試圖通過信息的變化來預(yù)測股價走勢,即從過去數(shù)據(jù)中找出股票價格與股市信息兩者的關(guān)聯(lián)規(guī)律并用其預(yù)測將來的價格運動。
　　 近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展,人們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)股市信息與股價波動存在著明顯的關(guān)聯(lián)關(guān)系,如何揭示這種關(guān)聯(lián)關(guān)系成為了當(dāng)前計算機和金融領(lǐng)域的一個研究熱點。本文提出了一種基于詞匯

2、極性的觀點挖掘方法,挖掘互聯(lián)網(wǎng)股市信息中蘊含的觀點傾向,并考察這種觀點傾向與股價走勢的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而通過這種關(guān)聯(lián)關(guān)系來預(yù)測股票價格的走勢。
　　 股市信息的觀點傾向即作者在信息中表達的認為股價會上漲或者下跌的立場。詞匯極性是詞匯所體現(xiàn)的與股票價格關(guān)聯(lián)的特性?；谠~匯極性的觀點挖掘方法通過識別出的詞匯極性對觀點傾向進行更新,實現(xiàn)了文檔語句級的觀點傾向性抽取,并提高了挖掘結(jié)果的質(zhì)量。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)