哪些方法可以验证通过对新闻报道和公司财报进行文本分析，可以提取出其中的关键信息，包括公司业绩、行业动态、政策变化等等，然后通过机器学习等技术对这些信息进行分类、聚类、情感分析等处理，最终得到对股票价格变化的预测。

以下是一些可以验证这种方法的方法：

1. 历史数据回测：可以使用历史的新闻报道和公司财报数据，以及相应时期的股票价格数据，来验证这种方法的预测效果。通过比较预测结果和真实的股票价格变化，可以评估该方法的准确性、稳定性等指标。

2. 交叉验证：可以将数据集划分为训练集和测试集，分别用于训练模型和测试模型的预测效果。通过多次交叉验证，可以得到该方法在不同数据集上的表现，进一步验证其可靠性和稳定性。

3. 模型比较：可以将该方法与其他基于新闻和财报数据的股票价格预测方法进行比较，例如基于技术分析或基于基本面分析的方法。通过比较不同方法的预测能力，可以评估该方法的优越性和适用性。

4. 实盘测试：可以将该方法应用于实际的投资决策中，通过观察投资收益和风险等指标，来评估该方法的实际效果。这种方法需要注意控制其他因素的影响，以便更准确地评估该方法的贡献。