基于文本情感分析的股价预测研究与实现

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1、基于文本情感分析的股价预测研究与实现重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：戴成骏指导教师：伍星副教授学位类别：工程硕士（计算机技术领域）重庆大学计算机学院二O一六年四月ResearchandImplementationofStockPricePredictionBasedontheAnalysisofSentimentinTextAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByChengjunD

2、aiSupervisedby:Ass.Prof.XingWuSpecialty:ME(ComputerTechnologyField)CollegeofComputerScienceofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要股票正在成为中国居民资产配置的一个重要方向。但是股票价格的波动瞬息万变，如果不能准确预测股价走势，把握合适的买卖时机，不但无法保障收益，还会承担巨大风险。目前的股票分析主要依靠炒股软件的技术指标，基于经验人工判断。这种方式主要存在两个问题。第一，技术指标种类繁多，

3、每种指标的适用范围不同，而且单一指标的预测效果较差，通常需要结合不同的指标综合判断。这对于投资者来说有较大的学习成本。第二，技术指标本身是通过价格、成交量等反映在股市本身的客观事实演变而来，无法反映投资者的主观态度和情绪。为了解决以上问题，本文对股价的预测问题进行研究，通过预测模型，为投资者提供“买入”、“持有”、“卖出”三种投资信号，帮助投资者进行决策。本文工作主要依照以下两个方面展开。①基于技术指标的股价预测。首先，对股价预测的目标进行定义，确定买入、持有、卖出的阈值，将这三类结果作为预测输出。其次，对MACD、RSI、KDJ等技术指标进行量化，作为预测输入。

4、最后，通过实验对比，选择表现最优的参数，构造出一个基于BP神经网络的股价预测模型。②加入了投资者情绪指标的股价预测。首先，通过网络爬虫，对“股吧”中的股评信息进行抓取。其次，构造了专门针对金融领域的词典，利用N-GRAM新词发现算法构建分词词典，利用PMI算法扩展情感词典。然后，对比了情感词词典、朴素贝叶斯两种情感分类算法，构造出一个性能最优的情感分类器。最后，利用构建的情感分类器对股评信息进行情感分类，计算投资者情绪指标，并将其作为输入加入到股价预测模型。本文探索性地将投资者情绪指标作为变量引入股价预测的模型中，实验结果表明，投资者情绪指标对于预测股价的走势具有

5、指导意义，能够在一定程度上提高股价预测的准确性。并最终融合技术指标与投资者情绪指标，基于BP神经网络构造出一个性能不错的股价预测模型。关键字：股票预测；情感倾向性分析；BP神经网络；朴素贝叶斯；I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTStockisbecomingoneofthemajorassetsallocationwaysamongChineseresidents.Butiflackofprecisetendencyforecastsormisstheappropriatetradingtime,theficklepriceofstockwillund

6、oubtedlyleadtoprofitsshrinkage,evencauseinvestmentrisks.Existinganalysismethodsofstockmainlydependontechnologyindexesofstocksoftware,whichisbasedonexperienceandartificialjudgements.TherearetwoproblemsinSuchmethod:firstlytechnologyindexesofferssuchawidevarietythatdifferentindexeshavedi

7、fferentapplicationrange.Andthepredictionofsingleindexisunsatisfying,socombiningdifferentindexestomakedecisionsisnecessary,apparentlytherearehugecostofstudytoinvestorsinsuchway.Secondly,technologyindexitselfhasevolvedfromtheobjectivefactswhichpredictedinstockmarketthroughprice,turnover

8、etc.w