一种结合网络舆情和相依性的股票价格预测方法

摘要

本发明涉及一种结合网络舆情和相依性的股票价格预测方法，包括以下步骤：利用爬虫技术获取网络上股票的评价信息；构建并训练股票评价的CNN特征提取模型和具有多通道注意力机制的LSTM分类模型；爬取待预测价格股票的评价信息并进行情感分类；借助高斯混合Copula函数选取与待预测价格股票具有强相依性的股票；获取影响该股票收盘价的主要因素；将情感分类结果、具有强相依性的股票的上期收盘价、主要影响因素的上期数值输入到BiLSTM模型中，对待预测价格股票的本期收盘价进行预测。相比于现有方法，本发明综合考虑网络舆情、其他股票的相关信息以及影响本股票收盘价的主要因素，进一步提高了对股票收盘价预测的准确性。