一种基于TCN和新闻情感的股票预测方法
田红丽1
金硕1
闫会强2
1.河北工业大学人工智能与数据科学学院 天津 3004012.河北工业大学经济管理学院 天津 300401
摘要：针对股票市场受多方面因素影响,且股票价格序列的非线性特征难以提取的问题,提出了一种基于TCN(temporal convolutional network)和股票新闻情感分析的股票预测模型N-ATCN(attention mechanism temporal convolutional network based on news),该模型通过爬虫技术获取股票的新闻信息,使用LSTM网络对新闻情感分析并进行处理,得到情感特征值;之后将股票历史价格数据和新闻情感特征值相结合作为TCN模型的输入,并引入注意力机制以减小模型的预测误差.实验结果表明,所提模型在评价指标RMSE、MAPE、R2和训练时间上均取得了较好的效果,具有可行性.
关键词：时间卷积网络注意力机制股价预测时间序列情感特征
资助基金：国家社会科学基金(19BGL054)
论文发表日期：2021-06-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 17-21 )