行业与个股新闻对股票价格影响的定量分析

• 作者: 徐伟 李韵喆
• 来源期刊: 财经界
• 关键词: 文本挖掘 新闻 支持向量机 贝叶斯分类 粗糙集 股票价格
• 年，卷（期）: 2015,（20）
• 所属期刊栏目: 经济论坛
• 页码范围: 31-32
• 页数: 2页
• 字数: 3051字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了挖掘新闻文本预测股票价格系统，引入情感分类评价理论，将新闻文本转化为结构化数据，建立机器学习模型分析互联网新闻对股票价格的影响。研究主要采用了支持向量机、贝叶斯算法以及粗糙集组合模型分别对行业新闻和个股新闻进行预测。研究发现新闻信息样本的数量和质量会影响预测的准确度；证券行业中个股新闻影响度大于行业新闻；粗糙集组合模型更能准确地预测行业股价的走势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐伟	南京航空航天大学经济与管理学院	16	118	4.0	10.0
2	李韵喆	南京航空航天大学经济与管理学院	1	0	0.0	0.0