典型文献
基于情感分析和GAN的股票价格预测方法
文献摘要：
股票价格具有非平稳性和波动性特点,且投资者容易受自身情感影响,投资决策行为具有非理性特征,因此股票价格难以预测.针对预测股票价格的卷积神经网络情感分析方法存在文本标记分布不平衡问题,本文提出一种基于情感分析和生成对抗网络的股票价格预测方法.首先,建立金融领域情感词典库;然后,使用基于词典的情感分析方法计算金融文本数据的情感极性和投资者每天的总体情感指数;最后,利用生成对抗网络对股市波动进行预测,其中生成器生成股票序列数据,而判别器采用卷积神经网络对生成数据和真实数据进行区分.该方法能动态地更新股票价格预测结果且误差较小.
文献关键词：
股票价格预测;情感分析;卷积神经网络;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
刘玉玲;赵国龙;邹自然;吴升婷
作者机构：
湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082;湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]刘玉玲;赵国龙;邹自然;吴升婷-.基于情感分析和GAN的股票价格预测方法)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(10):111-118
A类：
B类：
情感分析,GAN,股票价格预测,非平稳性,波动性,投资者,投资决策,决策行为,非理性,难以预测,标记分布,分布不平衡,不平衡问题,生成对抗网络,金融领域情感词典,词典库,金融文本,文本数据,情感极性,股市波动,生成器,序列数据,判别器,真实数据,新股
AB值：
0.258445
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