HiSA-SMFM：基于历史与情感分析股票市场预测模型
统计金融
2022-03-17 v1 人工智能
机器学习
摘要
构建国家经济的支柱之一是股票市场。多年来，人们投资于股市，以从其拥有的资金中赚取尽可能多的利润。因此，拥有一个能准确预测未来股价的预测模型至关重要。借助机器学习，这并非不可能之任务，因为若建模得当，各类机器学习技术或能提供最佳预测值。这将使投资者能够决定买入、卖出或持有股票。本文旨在以更高准确度预测公司金融股票的未来走势。在本文中，我们提出利用历史数据与情感数据，通过应用 LSTM 高效预测股价。通过分析情感分析领域的现有研究，发现股价变动与新闻文章发布之间存在强相关性。因此，本文将这些因素整合以更准确地预测股价。
引用
@article{arxiv.2203.08143,
title = {HiSA-SMFM: Historical and Sentiment Analysis based Stock Market Forecasting Model},
author = {Ishu Gupta and Tarun Kumar Madan and Sukhman Singh and Ashutosh Kumar Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08143},
year = {2022}
}