Abstract Predicting börsrörelser är ett välkänt problem av intresse. Nu-om-dagen sociala medier är perfekt representera den allmänna känslan och åsikten om aktuella händelser. Särskilt twitter har fått mycket uppmärksamhet från forskare för att studera allmänhetens känslor. Börsförutsägelser på grundval av offentliga åsikter som uttryckts på twitter har varit ett spännande forskningsområde. Tidigare studier har dragit slutsatsen att den samlade allmänna stämningen som samlats in från twitter mycket väl kan korreleras med Dow Jones Industrial Average Index (DJIA). Avhandlingen av detta arbete är att observera hur väl förändringarna i ett företags aktiekurser, de stigande och fallande, korreleras med de allmänna åsikter som uttrycks i tweets om företaget. Att förstå författarens åsikt från ett stycke text är syftet med känsloanalys. Det här dokumentet har använt två olika textrepresentationer, Word2vec och Ngram, för att analysera allmänhetens känslor i tweets. I denna uppsats har vi tillämpat känsloanalys och övervakade maskininlärningsprinciper på tweets extraherade från twitter och analyserat korrelationen mellan börsrörelser hos ett företag och känslor i tweets. På ett avancerat sätt skulle positiva nyheter och tweets i sociala medier om ett företag definitivt uppmuntra människor att investera i aktier i det företaget och som ett resultat bör börspriset för det företaget öka. I slutet av tidningen visas att det finns ett starkt samband mellan uppgång och nedgång i aktiekurser med allmänhetens känslor i tweets.
På senare tid har REF tillämpat känsloanalys och oövervakad maskininlärning för att analysera korrelationen mellan ett företags aktiemarknadsrörelser och känslor i tweets, och funnit en stark korrelation mellan ett företags stigande och sjunkande aktiepriser och allmänna åsikter eller känslor om det företaget uttryckt på Twitter.
Sentiment analysis of Twitter data for predicting stock market movements
{'venue': '2016 International Conference on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES)', 'journal': '2016 International Conference on Signal Processing, Communication, Power and Embedded System (SCOPES)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}