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中国投资者多角度舆情分析及其在股市预测中的作用
被引量：
3
1
作者
马源源
刘晏泽
+1 位作者
刘呈隆
张甜洁
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1201-1208,1216,共9页
股市中存在与投资者舆情有关的非理性现象,舆情与股市关系的量化研究对发掘股市规律和辅助投资预测具有重要意义.本文基于论坛中的投资者发言,创新性地建立CNN-TLDA混合模型对舆情进行多角度量化分析,从积极度和关注主题两方面探究投资...
股市中存在与投资者舆情有关的非理性现象,舆情与股市关系的量化研究对发掘股市规律和辅助投资预测具有重要意义.本文基于论坛中的投资者发言,创新性地建立CNN-TLDA混合模型对舆情进行多角度量化分析,从积极度和关注主题两方面探究投资者舆情和股市的相互影响关系,并基于长短时记忆(LSTM)网络对舆情在股市预测中的作用进行探讨.研究表明:中国股市投资者普遍悲观,投资者乐观度和关注主题都与股市高度相关.多角度舆情分析使预测误差下降至41%.研究成果能够辅助投资者的投资决策,也能为股市中个体投资者舆情的分析与利用提供科学参考.
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关键词
投资者舆情
卷积神经网络
LDA模型
长短时记忆网络
股市预测
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职称材料
题名
中国投资者多角度舆情分析及其在股市预测中的作用
被引量：
3
1
作者
马源源
刘晏泽
刘呈隆
张甜洁
机构
东北大学工商管理学院
东北大学秦皇岛分校经济学院
东北大学秦皇岛分校管理学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1201-1208,1216,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71701036)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2123022).
文摘
股市中存在与投资者舆情有关的非理性现象,舆情与股市关系的量化研究对发掘股市规律和辅助投资预测具有重要意义.本文基于论坛中的投资者发言,创新性地建立CNN-TLDA混合模型对舆情进行多角度量化分析,从积极度和关注主题两方面探究投资者舆情和股市的相互影响关系,并基于长短时记忆(LSTM)网络对舆情在股市预测中的作用进行探讨.研究表明:中国股市投资者普遍悲观,投资者乐观度和关注主题都与股市高度相关.多角度舆情分析使预测误差下降至41%.研究成果能够辅助投资者的投资决策,也能为股市中个体投资者舆情的分析与利用提供科学参考.
关键词
投资者舆情
卷积神经网络
LDA模型
长短时记忆网络
股市预测
Keywords
investor sentiment
CNN(convolutional neural network)
LDA(latent Dirichlet allocation)model
LSTM(long short-term memory)network
stock market prediction
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
中国投资者多角度舆情分析及其在股市预测中的作用
马源源
刘晏泽
刘呈隆
张甜洁
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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