股票價(jià)格與情感的多特征嵌套注意力融合股價(jià)預(yù)測

摘要： 針對提高股票價(jià)格預(yù)測的精確性問題，綜合了股市行情與情感信息，最大程度降低干擾項(xiàng)對股民情感判斷的負(fù)面影響，消除噪聲和傳言，以提高股票價(jià)格預(yù)測的準(zhǔn)確性。首先，從股市和情感文本系列集選取特征、構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)。其次，利用ARIMA模型生成預(yù)測殘差數(shù)列，處理股票價(jià)格時(shí)間序列的長期趨勢和季節(jié)性變化，捕捉序列的隨機(jī)波動(dòng)。通過DFAOA-BERT模型提取情感文本特征，構(gòu)建情感分析模型，對評論進(jìn)行... （共10頁）