Mar, 2024

利用堆叠分类系统在微博数据中检测金融机会

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TL;DR我们提出了一种新的系统，用于检测微博社交网络中的积极预测，这是一种金融情绪，类似于 Plutchik 理论中的 “预期”，通过应用自然语言处理技术提取有价值的语言信息，利用三层堆叠的机器学习分类系统和复杂的特征来实现高检测精度。在手动注释了金融情绪和股票发生标签的数据集上的实验结果表明，我们的系统在金融机会检测方面表现出了令人满意和有竞争力的性能，精度值高达 83%。这个有希望的结果证明了我们的系统在支持投资者决策方面的可用性。
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发现论文，激发创造
  • 基于目标和方面的情感分析：从金融推特消息中检测机会和预防措施

    我们提出了一种新颖的面向目标的情感分析系统（TABEA），基于自然语言处理技术和机器学习流算法，能够单独识别同一条推文中不同股市资产的金融情绪（正负预测），并取得了 90% 以上的准确率。这个问题在决策中具有实践意义，但现有文献中尚未解决，我们也不知道之前有关 TABEA 的 NLP 或在线机器学习方法的工作。

    Mar, 2024

  • 利用时间序列分析和自然语言处理预测金融市场趋势

    本研究通过时间序列分析和自然语言处理，评估了利用 Twitter 情感进行预测特斯拉、苹果等主要公司股票价格的可行性，结果表明积极性、消极性和主观性是股票价格波动的主要决定因素。该研究强调了将公众意见纳入股票价格预测的重要性，同时指出利用 Twitter 情感可以作为预测股票价格的有效工具，应纳入投资策略制定。

    Aug, 2023

  • 社交媒体帖子的情绪检测

    研究使用传统机器学习技术和深度神经网络模型在社交媒体文本数据中识别情绪，并构建一个双向长短记忆神经网络（BiLSTM）和双向门循环单元（BiGRU）的集成模型，其中 BiGRU 模型表现最佳，准确率达 87.53％。此结果将有助于开发一个可视化情绪波动的决策工具。

    Feb, 2023

  • StockEmotions: 金融情绪分析和多元时间序列的投资者情绪发现

    介绍了 StockEmotions 数据集，其中包括股票市场的情感情绪分类和时间序列数据，通过 NLP 技术和 LSTM 模型处理，可以提高金融情感分类和多元时间序列预测的性能。

    Jan, 2023

  • 基于情感驱动的金融收益预测：一种贝叶斯增强的 FinBERT 方法

    通过从推特中提取的情感信息，使用 FinBERT 大型语言模型的研究表明通过关联分析筛选特征集并采用贝叶斯优化的递归特征消除实现了超过 70% 的 F1 分数，从而在回测交易中获得了更高的累积利润。

    Mar, 2024

  • 利用 Twitter 数据进行情感分析以预测股市走势

    利用 Word2vec 和 N-gram 文本表示方法，对 Twitter 上大众情绪进行情感分析，并应用监督式机器学习原理分析某公司股票市场的走势与 Twitter 上情感的相关性，研究表明社交媒体中与某公司相关的正面消息和推文会鼓励人们投资该公司的股票，从而提高该公司的股价。

    Oct, 2016

  • 融合社交网络的用户级情感分析

    研究表明，社交关系信息可以用于提高用户级情感分析，实验结果表明，将社交网络信息纳入支持向量机等分类器的训练可以明显提高情感分析的效果。

    Sep, 2011

  • BERTopic 驱动的股市预测：揭示情感洞察

    本研究探讨了自然语言处理（NLP）与金融分析的交叉领域，重点关注情感分析在股价预测中的影响。我们使用先进的 NLP 技术 BERTopic 来分析从股市评论中得出的主题的情感。我们的方法将情感分析与深度学习模型相结合，这些模型以其在时间序列和股票预测任务中的有效性而闻名。通过全面的实验，我们证明了融入主题情感能够显着提高这些模型的性能。结果表明，股市评论中的主题提供了对股市波动和价格趋势的含蓄而有价值的见解。本研究通过展示 NLP 在丰富金融分析方面的潜力，为该领域做出了贡献，并为实时情感分析以及市场情感的情绪和情境方面的进一步研究开辟了道路。将 BERTopic 等高级 NLP 技术与传统金融分析方法相结合，标志着在开发更复杂的了解和预测市场行为工具方面迈出了一步。

    Apr, 2024

  • 利用多层网络进行情感分析，制作推文的图形表示

    本研究使用多层神经网络 MLTA，并结合图神经网络技术进行社交媒体上的情感分析，并能够提取主要的情感，并适用于分析更广泛的 Twitter 数据集。

    Jul, 2022

  • 微博平台专家对股市预测表现更好吗？

    该研究使用神经网络的新组合评估基于人群金融背景的情感分析预测股市，利用 BERT 对情感进行分类，利用 LSTM 进行基于时间序列的股市预测，并利用微博作为情感数据收集源来评估结果，指出从持牌金融顾问组学习到的股市预测比未经授权的金融顾问组学习到的预测结果精确度高出 39.67％，并且相较于现有方法，该方法的准确度最高（87％）。

    Feb, 2024