基于新闻信息的股票价格涨跌预测方法

摘要

本发明公开了基于新闻信息的股票价格涨跌预测方法，涉及金融科学技术以及计算机人工智能领域。本发明包括S1、新闻内容信息转换成词向量，通过训练词向量，将分词后的词信息通过Word2vec转换成词向量表示；S2、通过LSTM进行新闻内容情感特征提取；S3、利用LSTM神经网络进行股票技术指标特征提取；S4、模型预测：将生成的情感特征值与训练得到的技术指标数据特征输入到BP神经网络中进行预测并根据预测结果生成交易指令。本发明是将新闻信息与技术指标结合，利用神经网络模型，对股票价格涨跌进行预测，利用文本分析法从中提取情感特征并与技术分析结合，提高对股票价格方向预测的准确性，给予投资者正确的引导。