应用财经新闻挖掘的金融品种价格走势预测

• 作者: 方峰 蔡志平 陈海文
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 财经新闻 金融市场预测 多元线性回归 ARIMA 情感信息
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1909-1916
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.09.025

摘要

随着经济的不断发展,金融活动中的不确定性日益增加,金融预测受到学术界及金融界的高度重视.人们希望通过获得预测性的判断和推测,掌握金融产品未来的发展趋势和规律.而近期随着互联网发展,出现海量财经信息,仅仅依靠历史价格的数据挖掘技术,不能很好地反映金融市场多元因素的影响.因此,通过挖掘财经新闻信息中的情感倾向信息,结合金融历史价格数据,组合多元线性回归和差分自回归滑动平均模型,提出了一种基于财经新闻信息挖掘的金融价格走势预测方法,通过实际数据验证,表明该方法可以获得较为准确的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡志平	国防科学技术大学计算机学院	38	561	13.0	23.0
2	方峰	国防科学技术大学计算机学院	2	29	2.0	2.0
3	陈海文	国防科学技术大学计算机学院	2	17	2.0	2.0