【摘 要】
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以网络股评舆情数据作为非结构型文本数据研究对象,结合股票市场的相关交易指标,使用文本挖掘技术和机器学习算法确定投资者情绪测度指标,分析舆情数据中潜藏情感倾向对未来
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,兰州理工大学经济管理学院
【基金项目】
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兰州理工大学红柳杰出人才基金项目(J201304)的资助
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以网络股评舆情数据作为非结构型文本数据研究对象,结合股票市场的相关交易指标,使用文本挖掘技术和机器学习算法确定投资者情绪测度指标,分析舆情数据中潜藏情感倾向对未来短期内股票收益率的预测能力.实证结果表明,舆情文本中挖掘潜藏情感信息能够以较高的准确率实现对股市收益率的预测.分析讨论了对预测结果有一定影响的特征字段与训练样本两个因素,发现在特征字段数量不变的情况下,随着训练数据的增多,预测结果的解释能力会有所提高;而当训练数据维持在一定范围内时,特征词数量的选取对预测结果也有很大的影响.
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