【摘 要】
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2019年年底,新冠肺炎疫情不断在全国蔓延,为更好的监测病毒的传播,各国紧张研制相关检测试剂与治疗药物。由此,核酸检测渐渐被人们所熟知,金融市场上也出现了新冠肺炎检测概念指数等股票,引起大家的关注。准确有效的股价预测无论对于机构、个人投资者,还是以国家而言,都能够提示风险,提高国家调控市场风险的能力。随着搜索引擎的广泛使用,以及神经网络的快速发展,通过神经网络模型和互联网所提供的精确数据,为构建投
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2019年年底,新冠肺炎疫情不断在全国蔓延,为更好的监测病毒的传播,各国紧张研制相关检测试剂与治疗药物。由此,核酸检测渐渐被人们所熟知,金融市场上也出现了新冠肺炎检测概念指数等股票,引起大家的关注。准确有效的股价预测无论对于机构、个人投资者,还是以国家而言,都能够提示风险,提高国家调控市场风险的能力。随着搜索引擎的广泛使用,以及神经网络的快速发展,通过神经网络模型和互联网所提供的精确数据,为构建投资者关注度预测股票市场走势提供了可靠支持。本文以新冠肺炎检测概念指数为研究对象,首先应用LASSO回归对相关关键词词库进行降维处理,选取相关性较强的关键词搜索量与短新闻传播量数据共同构建投资者关注度指标（SN＿BI）,并验证其合理性。其次,通过实证分析进一步探究SN＿BI的有效性,结果表明在加入SN＿BI指标后,支持向量机SVR模型和长短期记忆LSTM模型对于新冠肺炎检测指数收盘价预测的准确性均有所提高。最后对比加入SN＿BI指标后的基于注意力机制的LSTM（Attention-LSTM）模型与传统SVR、LSTM模型的预测结果。结果显示在注意力机制加权后,其预测误差最小,对新冠肺炎检测概念指数收盘价具有良好的预测作用。本文在引入LASSO回归对关键词进行筛选的同时,加入短新闻传播量数据,构建了一个更为完善的投资者关注度指标体系。为了更好地反映市场变动,提高模型的预测准确性,还对LSTM预测模型进行了改进。上述实证研究的结果,对于与突发性事件相关性较强的个股预测具有一定参考意义。
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