情感分析在事件驱动股票价格预测中的应用
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Sentiment-Analysis-in-Event-Driven-Stock-Price-Movement-Prediction 1. 项目介绍
本项目是基于自然语言处理（NLP）技术，利用新闻信息对股票价格变动进行预测的开源项目。项目通过构建贝叶斯卷积神经网络（Bayesian Convolutional Neural Networks, BCNN），使用随机梯度 Langevin 动力学（Stochastic Gradient Langevin Dynamics, SGLD）进行训练，以提高模型的鲁棒性。项目的目标是建立新闻头条与股票价格变动之间的关联，从而预测股票的未来走势。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖：
- Python 3
- PyTorch (版本 > 0.4)
- NumPy
- NLTK
- 爬虫工具（例如 BeautifulSoup, urllib）
您可以使用以下命令安装必要的 Python 包：
pip3 install torch numpy nltk beautifulsoup4 urllib3
数据收集
- 获取股票代码列表：
./crawler/all_tickers.py 20
此命令将下载纳斯达克股票代码列表，并保留市值前20%的公司。
- 爬取 Reuters 新闻：
./crawler/reuters.py
此脚本将爬取 Reuters 的新闻头条，并将其与公司和日期关联。
- 爬取股票价格：
./crawler/yahoo_finance.py
此脚本将使用 urllib 爬取历史股票价格，并生成包含开盘价、收盘价等信息的 JSON 文件。
- 生成股票回报率标签：
./create_label.py
此脚本将使用股票价格数据生成股票回报率 JSON 文件。
特征工程
对新闻进行分词和格式统一：
./tokenize_news.py
模型训练
开始训练贝叶斯卷积神经网络模型：
./main.py -epochs 500 -static False
预测与评估
进行股票价格变动的预测：
./main.py -predict
评估模型性能：
./main.py -eval True
3. 应用案例和最佳实践
案例分析
以下是一个预测示例，展示模型如何响应百度高级管理层的辞职新闻：
新闻标题："百度人工智能驱动的高级管理人员辞职"
预测结果：卖出
另一个案例，关于制药公司 Eli Lilly 的关节炎药物获得美国批准的新闻：
新闻标题："Eli Lilly 获得美国关节炎药物的批准，价格远低于竞争对手"
预测结果：卖出
对于公司降低药物价格以增加市场份额的情况，如果没有提及技术创新的更新，可能会被认为是激烈的价格竞争，对公司收益不利。
最佳实践
- 使用统一后的词格式（小写，去除标点符号和停用词，统一时态和单复数形式）。
- 实施词袋模型（one-hot encoding）以将单词映射到词向量。
- 对词序列进行填充，以保持矩阵维度一致。
4. 典型生态项目
目前，本项目是一个独立的开源项目，没有直接依赖的生态项目。但是，它可以通过与其他金融分析、数据可视化或机器学习优化的项目结合，来扩展其功能和应用范围。开源社区的贡献者可以通过以下方式扩展本项目：
- 集成更多的数据源，如社交媒体情绪分析。
- 开发新的模型架构，以提高预测准确性。
- 创建用户友好的界面，以便非技术用户也能使用模型进行预测。