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基于股民评论信息的股票预测方法研究
《
北京信息科技大学学报(自然科学版)
》2017年05期 张凯;任维平;张仰森;尤建清;
下载（385）
被引（5）
通过对股民评论信息进行分析实现股票价格预测。构建了一个股民评论信息语料库,利用深度学习方法双向长短期记忆网络(双向LSTM)模型对股民评论信息的情感进行分类,提出了股民评论信息的情感影响力计算方法;通过对9种不同时间窗口的数据进行分析,并根据3种不同计算方法的结果进行股票价格走势预测。实验结果表明预测趋势与股票的实际走势拟合较高,能够为投资者在投资决策中提供帮助。
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关键词：
股民评论
股民情感倾向
双向LSTM
情感影响力
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