【摘 要】
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本文利用网络爬虫技术获取了9个知名财经网站上的海量文本信息,通过文本挖掘技术深度挖掘了财经新闻的主要关键词,随后利用随机森林算法找到了影响收益率和上证指数收益变化
【机 构】
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中南财经政法大学博士后流动站,湖北经济学院信息管理与统计学院,中南财经政法大学统计与数学学院,
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本文利用网络爬虫技术获取了9个知名财经网站上的海量文本信息,通过文本挖掘技术深度挖掘了财经新闻的主要关键词,随后利用随机森林算法找到了影响收益率和上证指数收益变化的主要变量,并研究了这些变量与股票涨跌之间的关系,最后通过机器学习算法构建了交易策略。研究结果表明,财经新闻对股票市场的投资有重要的参考价值,本文采用的研究方法对交易判断正确率达到66.7%,对投资判断具有重要参考意义。
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