应用财经新闻挖掘的金融品种价格走势预测
随着经济的不断发展,金融活动中的不确定性日益增加,金融预测受到学术界及金融业界的高度重视.人们希望通过获得预测性的判断和推测,掌握金融产品未来的发展趋势和规律.而近期随着互联网发展,海量财经信息出现,仅仅依靠历史价格的数据挖掘技术,不能很好的反映金融市场的多元因素的影响.因此,本文通过挖掘财经新闻信息中的情感倾向信息,结合金融历史价格数据,使用多元线性回归和差分自回归滑动平均模型组合模型,提出了一种基于财经新闻信息挖掘的金融价格走势预测方法,通过实际数据验证,表明该方法可以获得较为准确的预测结果.
金融预测 组合模型 信息挖掘 准确度
陈海文 蔡志平 方峰
国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073
国内会议
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1-13
2015-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）