基于情感分析和GAN的股票价格预测方法

刘玉玲; 赵国龙; 邹自然; 吴升婷

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基于情感分析和GAN的股票价格预测方法

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股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小.

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来源
《湖南大学学报：自然科学版》 |2022年第10期|111-118|共8页
作者
刘玉玲; 赵国龙; 邹自然; 吴升婷;
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作者单位

湖南大学信息科学与工程学院;

湖南大学工商管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
股票价格预测; 情感分析; 卷积神经网络; 生成对抗网络;

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