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基于券商研究报告的股票价格趋势预测

傅廷君  
【摘要】:本文根据有效市场理论和行为金融学理论,假设券商研究报告与股票的走势相关,以买家的角度对券商研究报告进行分类实现股票价格趋势预测。本文以2017年4月至8月间发布的8755篇报告作为研究的样本,使用自然语言处理、文档情感分析、机器学习等技术和方法进行股票价格趋势预测研究,并分析券商研究报告的置信度。首先将券商研究报告进行分词,然后通过自然语言处理技术将报告转换成计算机能理解和学习的数据。本文使用TF方法提取文本特征,使用TF*IDF算法进行特征加权,构建了700维度的特征字典。参考现有的研究成果,构建了符合券商研究报告特点的情感字典,其中情感词的权重是通过分别与正向情感词、负向情感词比较相似度的算法获得,特别情感词则手工二次加权。本文基于情感字典,通过自定义情感计算公式,对券商研究报告进行情感分析。并以股票实际涨跌划分样本的类别。本文使用向量空间模型将样本转换为由特征权重组成的文本向量,以支持向量机作为文本分类器,通过模型将券商研究报告分类实现股票价格趋势预测。构建预测模型过程中,分别使用了线性核函数和高斯核函数进行训练,采用十折交叉验证测试精确度,运用网格搜索优化的方法实现自动化参数调优。完成了相关实验,记录了实验过程和数据,进行了实验分析,得出了实验结论,最后验证了系统的效率。研究中发现,券商研究报告的置信度不足,存在明显的乐观情感偏向,与股票实际涨跌关联不强;本文构建的情感字典和情感分析方法都比较适合券商研究报告的情感分析。本文不足在于,受券商研究报告的特性限制,收集的样本情感类别分布不均。更大范围和更均衡的样本集会更有利于本文的研究,需要以后进一步完善。


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