股票價格與情感的多特征嵌套注意力融合股價預測

摘要： 針對提高股票價格預測的精確性問題，綜合了股市行情與情感信息，最大程度降低干擾項對股民情感判斷的負面影響，消除噪聲和傳言，以提高股票價格預測的準確性。首先，從股市和情感文本系列集選取特征、構建相關指標。其次，利用ARIMA模型生成預測殘差數列，處理股票價格時間序列的長期趨勢和季節(jié)性變化，捕捉序列的隨機波動。通過DFAOA-BERT模型提取情感文本特征，構建情感分析模型，對評論進行... （共10頁）