【摘 要】
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随着大数据时代的到来,利用计算机新技术对股票价格走势进行预测成为了学者关注的热点,尤其是利用深度学习技术、结合数据挖掘技术对股票市场进行分析。近年来,随着自然语言处理技术的进步,研究者也通过引入对文本特征的分析丰富输入特征来提高模型的预测性能。本文基于Informer模型,选取了格力电器从2011年6月1日到2021年6月1日这十年期间的股票数值数据和相关的新闻报道标题文本作为原始的数据集,对股票
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随着大数据时代的到来,利用计算机新技术对股票价格走势进行预测成为了学者关注的热点,尤其是利用深度学习技术、结合数据挖掘技术对股票市场进行分析。近年来,随着自然语言处理技术的进步,研究者也通过引入对文本特征的分析丰富输入特征来提高模型的预测性能。本文基于Informer模型,选取了格力电器从2011年6月1日到2021年6月1日这十年期间的股票数值数据和相关的新闻报道标题文本作为原始的数据集,对股票价格的涨跌进行了研究分析。主要研究成果有:（1）针对股票数据时间日期中只包含年、月、日信息,对Informer模型中的全局时间戳部分进行改进,提取时间特征中的年、月、日信息,从而获得输入数据之间的时间信息关系。（2）基于股票的基本数值指标特征与新闻标题文本特征,提出了融合股票数值特征与文本特征的多特征融合的股票预测模型,在Informer模型的基础上融入Text CNN模块以构建CNN-Informer优化模型,以提高模型的预测性能。最后,实验表明,本文构建的基于Informer模型的股票价格涨跌预测模型其预测准确率达到了56.46%,相比于MLP、CNN、LSTM、Transformer、GT＿Transformer模型预测效果的46.47%、53.27%、55.16%、53.38%和55.31%有着明显的提升,而构建的CNN-Informer模型的预测准确率达到了61.81%,性能也优于Informer模型的56.46%。同时,实验也表明了Informer模型和CNN-Informer模型同样适用于对中兴通讯、美的集团和TCL科技股票的价格涨跌预测。
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