Börsprognoserna fokuserar på att utveckla ett framgångsrikt tillvägagångssätt för att förutsäga aktiekurser. Den avgörande idén för framgångsrika aktiemarknadsprognoser är inte bara att uppnå bästa resultat utan också att minimera den felaktiga prognosen för aktiekurser. I detta dokument försöker man utforma och implementera ett prediktivt system för att styra börsinvesteringar. Nytt med vår strategi är kombinationen av både sensex-punkter och Really Simple Syndication (RSS) foder för effektiva förutsägelser. Vårt påstående är att känsloanalysen av RSS-nyhetsflöden har en inverkan på aktiemarknadsvärden. Därför samlas RSS nyheter feed data in tillsammans med börsen investeringsdata för en tidsperiod. Med hjälp av vår algoritm för känsloanalys etableras korrelationen mellan aktiemarknadsvärden och känslor i RSS-nyhetsflöden. Denna utbildade modell används för att förutsäga aktiemarknadsräntor. I vår experimentella studie samlas aktiekurserna och RSS-nyheterna in för företaget ARBK från Amman Stock Exchange (ASE). Vår experimentella studie har visat en förbättring av 14,43% noggrannhet förutsägelse, jämfört med standardalgoritmen för ID3, C4.5 och glidande genomsnittliga lagernivå indikator.
Ett prediktivt system är utformat för SPP med hjälp av sentimental analys REF.
Sentiment Analysis for Effective Stock Market Prediction
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Engineering and Systems', 'mag_field_of_study': ['Economics']}