|
|||||
|
|
| 基于多特征融合的股票走势预测研究 | |
| 作者姓名： | 刘月娟 王武 |
| 作者单位： | 云南民族大学数学与计算机科学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61962033)； |
| 摘 要： | 为了更好地对股票走势进行预测，提出了一种在原有BiLSTM基础上引入注意力机制的股票预测模型，该模型不仅将股票交易数据作为模型输入，同时考虑到金融新闻对股价的影响.针对Reddit中苹果公司2010年到2018年间每日的新闻标题进行了研究，模型的输入特征来自于3部分：一是从文本数据中提取出的语义特征，二是股票的历史交易数据，三是从文本数据中提取出的情感特征，最后将上述输入特征融合到一起放入BiLSTM+Attention模型中进行训练，达到对股票的次日收盘价预测的效果.最终对5个模型进行对比实验，评价指标结果表明，提出的模型较其他模型相比预测效果更好. |
| 关 键 词： | 股票预测 双向长短期记忆网络(BiLSTM) 注意力机制 情感分析 |