基于支持向量机的新闻极性对股票价格变化趋势预测的方法

摘要

基于支持向量机的新闻极性对股票价格变化趋势预测的方法，包括：从网上获取金融股票交易数据与相关股票的金融新闻数据；进行金融新闻数据的清洗，并对股票交易数据进行标准化、对金融新闻数据进行极性标签标注的预处理操作；使用卡方检验提取金融新闻中的特征词；利用特征词将新闻文本向量化，输入改进的嵌入支持向量机模型中进行模型的循环训练；对每次训练得到的支持向量机模型进行评估并保存评价最佳支持向量机模型；判断是否达到预设的预测精度，如果没有达到则继续上述操作，直到达到预设的预测精度以得到精确度最优的支持向量机模型。