融合情感指标的LSTM股价预测模型改进

金融风险的防控一直是国家重点聚焦的战略对象,股市作为金融市场的子市场,其风险也不容忽视。在对股市的研究中,传统的金融理论往往基于有效市场理论,认为投资者都是理性人,但实际上投资者由于认知偏差,个人风险偏好等原因,往往会作出非理性的决策。同时,由于近年来网络迅速发展,大量投资者在股票论坛等发表自己的投资意见,这些网络文本中蕴含着丰富的金融市场信息。结合以上两点,文章采用自然语言处理中的情绪分析方法,通过分析一段时间内的投资者评论得出对应的情绪指标,将投资者情绪指标与传统的股票市场指标相结合,基于LSTM构建改进的股价预测模型,以供参考。