【摘 要】
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随着我国经济的快速发展,中国特色社会主义市场经济逐步完善。股票市场作为不可或缺的一部分逐渐走进平常百姓的生活,成为很多人理财的一种方式。如何预测股价的变化和发展,提前规避风险,从而最大化收益,对投资者而言有着极大的意义。因此从股票市场出现伊始,就有学者开始研究股价的预测。股价的研究最初一般都基于时间序列模型,但是随着计算机技术的发展,计算机算力的不断提高,开始逐步向机器学习和深度学习模型发展,借助
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随着我国经济的快速发展,中国特色社会主义市场经济逐步完善。股票市场作为不可或缺的一部分逐渐走进平常百姓的生活,成为很多人理财的一种方式。如何预测股价的变化和发展,提前规避风险,从而最大化收益,对投资者而言有着极大的意义。因此从股票市场出现伊始,就有学者开始研究股价的预测。股价的研究最初一般都基于时间序列模型,但是随着计算机技术的发展,计算机算力的不断提高,开始逐步向机器学习和深度学习模型发展,借助计算机理解股价变化的非平稳性等问题。本文通过对上市公司的手机App产品的评论分析,选取苹果应用市场的评论作为原始数据,采用BERT和ERNIE两个词向量预训练模型,接入TextCNN、RNN、RCNN和DPCNN四种不同的深度学习分类模型,提取评论情感指标。比较不同模型间的效果,最终发现经过了数据处理的ERNIE-DPCNN模型有最好的效果,在重新标注标签并引入金融情感词典的先验信息后,准确率达到了 96.88%。为了比较加入评论情感指标后的效果,本文既采用了机器学习算法SVM对股价的涨跌进行预测,也采用了深度学习算法LSTM对每日收盘价进行预测。结果表明,对于涨跌二分类进行预测,在加入了情感评价指标后,测试集上的预测准确率提升了 3.84%。在对收盘价的预测中,加入情感评价指标后,测试集上的均方误差下降了 9.26%。说明评论文本的情感指标对股价有一定的影响,并在预测过程中可以提升准确率。
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