公开(公告)号：CN114936932A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210379844.6

申请日：2022-04-12

申请人： 电子科技大学 ,  电子科技大学(深圳)高等研究院 ,  广州大学

发明人： 谢禹舜 ,  顾钊铨 ,  方滨兴 ,  王乐 ,  韩伟红 ,  李树栋 ,  张登辉 ,  吴玉姣

IPC分类号： G06Q40/04 ,  G06Q30/02 ,  G06F16/951 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明一方面提供了一种结合新闻大事件的多源信息股票价格预测方法，包括S1，获取新闻大事件的情感特征表示；S2，获取股民的情感特征表示；S3，获取股票价格的历史数据特征表示；S4，基于新闻大事件的情感特征表示、股民的情感特征表示、股票价格的历史数据特征表示，训练深度神经网络模型，预测未来的股票价格波动。另一方面还提供了用于实现上述方法的系统。与只采用财经新闻和股票历史数据的方法相比，本发明可显著提高股票价格的预测精度，解决股票价格预测准确度低的技术问题。