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通过结合股市新闻和股票价格来提高预测股票的准确性 武汉理工大学 徐玉青、孙文盾、金苏静 摘 要 股票市场是当今金融市场主要部分之一。本文我们结合股市新闻和股票历史 价格这两个信息来源，利用基于SVM （支持向量机）的多重核学习方法建立模 型，研究如何利用计算机准确预测股票市场的问题。 首先，我们考虑股市新闻对股价的影响，将其作为多重核的一个子核。利用 中文分词软件对股市新闻进行分割，并从中选取1000 个具有代表性的词语经处 理后作为股市新闻子核的特征空间；然后，我们考虑股票历史价格对股票市场的 影响，有依据地选取了 11 个指标对历史价格进行了处理并将其作为另外一个子 核的特征空间；最终，我们利用线性加权的方法对两个特征子空间进行合成得到 了一个合成核，并以香港股票市场中的股市新闻和股票价格信息作为该模型的数 据源进行仿真，仿真结果表明，当我们用交互验证和网络有哪些信誉好的足球投注网站这两种方法对模型 进行求解时，我们的模型相对基于一个信息来源的模型，和用较简单方法整合信 息的模型，在做预测时都有更高的准确度，高准确度的预测模型可以给投资者做 出理性的举措提供了一个很好的依据。 最后我们提出了模型的改进方向。 【关键词】股票市场预测 中文分词 多重核学习 交互验证 网络有哪些信誉好的足球投注网站 1 1 问题的描述 股票市场是当今金融市场主要部分之一，金融市场的投资者与预测者都想通 过分析市场信息从而获得更多利润。通过有效市场假说（EMH）[1]，我们知道股 票价格包含且反映了市场信息，而且随机漫游是股票市场的基本运作方式，它基 于过去的表现，无法预测将来的发展步骤和方向。但是，一些研究行为金融学的 学者质疑了EMH的准确性，因为投资者会被各种市场信息和他们的心理所影响， 从而造成不合理的投资举措。上述两个理论都没有忽略市场信息的作用。 股市新闻作为市场信息的重要部分，被投资者广泛地分析和运用。随着互联 网的高速发展，新闻传播和信息变更的速度都是非常惊人的。比如：1)Bloomberg 和Thomson Reuters这两个网站可以通过互联网为投资者提供实时市场信息；2) 如今网上的信息量是以前报刊信息量的成千上万倍。拥有如此大量的信息，越来 越多的金融机构依靠计算机来分析数据。与此相关的分析预测系统可以帮助投资 者过滤干扰信息并做出合理的选择。因此如何建模和分析市场信息从而做出准确 的预测，成为一个具有研究价值的问题。 从事计算机科学方面的学者已经研究过相关问题，并且已经有了文本分类- 预测的模型[2-5]，他们的算法可以基于必威体育精装版的股市新闻，对股价给出一个比较明 确的预测（上升，持平或者下降）。然而，文本分类只考虑到了股市新闻的影响， 忽略了那些在股市新闻发行之前的隐藏在历史价格下的信息。当我们同时考虑到 股市新闻和近期历史价格，我们认为积极的股市新闻不是总会导致股价的上升， 它只是仅仅阻碍了股价下降的趋势。消极的股市新闻并不是使股价趋势从上升到 下降，而是它仅仅使价格曲线趋于平缓。图1举出了几个可能发生的情况，于是 可以看到与传统观点“积极的新闻意味着上升，消极的新闻意味着下降”不同的 地方。 股价 股价 消极的信息 积极的信息 真实走向 一般预期走向 一般预期走向 真实走向 时间 时间 t t 0