TY - JOUR A2 - Huang, Chenxi AU - Song, Huilin AU - Peng, Diyun AU - Huang, Xin PY - 2020 DA - 2020/05/31 TI -股票超额收益预测的研究报告和市场情绪:股票超额收益预测是定量交易中的一个重要研究课题，基于机器学习的股票价格预测越来越受到关注。本文以中国a股2014年7月至2017年9月的数据为研究对象，提出了一种结合研究报告和投资者情绪的股票超额收益预测方法。该方法对分析师发布的个股进行测度，将研究报告关注度和评级情绪两个指标分离，基于外部市场因素计算投资者情绪，并使用LSTM模型表征股票的时间序列特征。结果表明:(1)采用了精度和F1评价指标，算法优于基准算法。(2)深度学习LSTM算法的性能优于传统机器学习算法SVM。(3)将投资者情绪作为模型的初始隐藏状态，可以提高算法的准确性。(4)拆分后的研究报告关注将投资者情绪和价格这两个指标作为模型的输入，可以有效提高模型的性能。SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8894757 DO - 10.1155/2020/8894757 JF -科学编程PB - Hindawi KW - ER -