[發(fā)明專利]基于支持向量機(jī)的新聞極性對(duì)股票價(jià)格變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910342420.0
• 申請(qǐng)日: 2019-04-26
• 公開（公告）號(hào): CN110222864A
• 公開（公告）日: 2019-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙澄;童川;王萬良
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q40/04;G06K9/62;G06F16/35
• 代理公司: 杭州天正專利事務(wù)所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

1.基于支持向量機(jī)的新聞極性對(duì)股票價(jià)格變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的方法，包括以下步驟：

1)、從網(wǎng)上獲取金融股票交易數(shù)據(jù)與相關(guān)股票的金融新聞數(shù)據(jù)；

2)、進(jìn)行金融新聞數(shù)據(jù)的清洗，并對(duì)股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、對(duì)金融新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行極性標(biāo)簽標(biāo)注的預(yù)處理操作；

3)、使用卡方檢驗(yàn)提取金融新聞中的特征詞；

4)、利用特征詞將新聞文本向量化，輸入改進(jìn)的嵌入支持向量機(jī)模型中進(jìn)行模型的循環(huán)訓(xùn)練；

5)、對(duì)每次訓(xùn)練得到的支持向量機(jī)模型進(jìn)行評(píng)估并保存評(píng)價(jià)最佳支持向量機(jī)模型；

6)、判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)精度，如果沒有達(dá)到則繼續(xù)上述操作，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的預(yù)測(cè)精度以得到精確度最優(yōu)的支持向量機(jī)模型。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)的新聞極性對(duì)股票價(jià)格變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的方法，其特征在于：步驟2)中考慮到股票市場(chǎng)大環(huán)境以及不同股票之間的相互影響，自定義股票預(yù)測(cè)對(duì)象及與其相關(guān)股票的價(jià)格變動(dòng)綜合指數(shù)，使極性標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)化，其中該綜合指數(shù)指的是股票預(yù)測(cè)對(duì)象及與其相關(guān)股票的平均股價(jià)變動(dòng)率，上漲則為正，下降則為負(fù)，假設(shè)α_i表示第i只股票的股價(jià)變動(dòng)率，n表示股票預(yù)測(cè)對(duì)象及與其相關(guān)股票的總數(shù)，那么綜合指數(shù)β為：

與第i只股票相關(guān)新聞的極性標(biāo)簽l_i為：

其中-1表示該新聞為負(fù)面新聞，1表示該新聞為正面新聞。