"基于媒体情感信号与多特征融合的股票走势预测模型研究"

本文提出了一种基于CNN-BiLSTM多特征融合的股票走势预测模型。股票走势预测是根据与股票相关的数据对股票价格的波动进行预判。传统的量化投资以及线性回归、参数估计方法在一定程度上可以预测股票价格的走势，但是股票价格的走势除了与历史交易数据相关，还容易受到非线性因素的影响，如政策因素、投资心理、突发事件等。因此如何统筹考虑线性的历史交易数据以及非线性的因素对股票价格的影响，进一步提高股票预测的准确率，是近年来的研究热点。 在这种背景下，信息技术的发展使得媒体新闻信息成为反映与股票走势非线性因素相关的重要信号，被用于提高股票走势预测的准确率。许多研究表明，媒体新闻信息会对股票价格产生影响。已有研究将媒体新闻信息中的情感极性（正面或负面）作为反映市场状态的指标。例如，道琼斯指数分析推特的用户情感进行股价预测。这些研究确证了新闻媒体所蕴涵的情绪信号对于股票市场价格的预测能力。 然而，现有研究仍然存在着一些问题亟待解决。一方面，传统的股票走势预测模型未能很好地考虑媒体新闻信息以及其他非线性因素对股票价格的影响；另一方面，新闻文本信息属于非结构化的数据，具备非线性、非平稳的特征，对于传统的预测方法提出了新的挑战。 因此，本文提出了一种基于CNN-BiLSTM多特征融合的股票走势预测模型。首先，通过卷积神经网络（CNN）对媒体新闻信息进行特征提取，捕获其中蕴含的情感极性信息；然后，利用双向长短时记忆网络（BiLSTM）综合考虑历史交易数据以及媒体新闻信息，实现对股票价格走势的预测。实验结果表明，所提出的模型在股票走势预测方面取得了较好的效果，相比传统的方法具有更好的预测准确率。 总之，本文提出了一种新颖的股票走势预测模型，并通过实验证明了其有效性。未来的工作可以进一步扩展模型的适用范围，提高预测的稳定性和泛化能力。同时，还可以考虑引入更多新的非线性因素，完善模型的预测能力，为股票投资决策提供更可靠的参考。