基于 Twitter 数据的情感分析预测股市走势
信息检索
2016-10-31 v1 计算与语言
社会与信息网络
摘要
预测股市走势是一个众所周知的感兴趣问题。如今，社交媒体完美地反映了公众对当前事件的情绪和观点。特别是，Twitter 在研究公众情绪方面引起了研究人员的广泛关注。基于 Twitter 上表达的公众情绪进行股市预测一直是一个引人入胜的研究领域。先前的研究得出结论，从 Twitter 收集的公众整体情绪可能与道琼斯工业平均指数 (DJIA) 密切相关。本文的主旨是观察一家公司股价的涨跌与关于该公司的推文中所表达的公众意见之间的相关性程度。从文本中理解作者的观点是情感分析的目标。本文采用了 Word2vec 和 N-gram 两种不同的文本表示方法来分析推文中的公众情绪。我们将情感分析和监督机器学习原理应用于从 Twitter 提取的推文，并分析了公司股市走势与推文情绪之间的相关性。详尽而言，社交媒体上关于一家公司的正面新闻和推文肯定会鼓励人们投资该公司的股票，从而导致该公司股价上涨。文章最后表明，股价的涨跌与推文中的公众情绪之间存在强相关性。
引用
@article{arxiv.1610.09225,
title = {Sentiment Analysis of Twitter Data for Predicting Stock Market Movements},
author = {Venkata Sasank Pagolu and Kamal Nayan Reddy Challa and Ganapati Panda and Babita Majhi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.09225},
year = {2016}
}
备注
6 pages 4 figures Conference Paper