Sammanfattning av denna webbsida: Nyhetsartiklar har stor inverkan på aktiemarknaderna, men sätten är oklara. Många tidigare arbeten har syftat till att hitta korrekta aktiemarknadsprognoser modeller. I detta papper använder vi text gruv-och känsloanalys på kinesiska online finansiella nyheter, för att förutsäga kinesiska aktietrender och aktiekurser baserade på stöd vektor maskin (SVM). För det första samlar vi in 2.302.692 nyheter, som går från 1/1/2008 till 1/1/2015. För det andra, baserat på denna datauppsättning, bildas en specifik lexikon för domänstoppord och en exakt lexikon för känslor. För det tredje föreslår vi en prognosmodell med hjälp av SVM. På algoritmen för SVM implementation föreslår vi också två parameteroptimeringsalgoritmer för att söka efter bästa inledande parameterinställning. Resultat visar att parameter G har den huvudsakliga effekten, medan parameter C:s effekt inte är uppenbar. Dessutom är modeller för vektorregression (SVR) för olika kinesiska lager likartade, medan de bästa parametrarna i modeller för vektorklassificering (SVC) är ganska olika. Serie av kontrastexperiment visar att: a) Nyheter har betydande inflytande på aktiemarknaden; b) Expansionsinmatningsvektorn för ytterligare situationer när den dagen inte har några nyheter data är bättre än normal inmatning i SVR, men är sämre i SVC; c) SVR visar en fantastisk grad av anpassning för att förutsäga aktiefluktuationer medan detta resultat har en viss tidsfördröjning; d) Nyheter effekt tidsfördröjning för aktiemarknaden är mindre än två dagar; e) I SVC, historiska lagerdata har en mest effektiv tidsfördröjning som är ca 10 dagar, medan i SVR denna effekt är inte uppenbar. Dessutom, baserat på den speciella strukturen hos indatavektorn, utformar vi också en metod för att beräkna den finansiella källans påverkansfaktor. Resultat tyder på att nyheters kvalitet och publiktal båda har en betydande effekt på källpåverkansfaktorn. Dessutom har traditionella medier större inflytande för kinesiska investerare än digitala medier.
Text gruva och känslor analys på kinesiska online finansiella nyheter, för att förutsäga kinesiska aktievärden baserat på Support Vector Machine föreslogs REF.
Stock Market Forecasting Based on Text Mining Technology: A Support Vector Machine Method
{'venue': 'J. Comp. 12 (2017) 500-510', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}