[发明专利]一种结合新闻语料和股市交易数据的股票预测方法

摘要

本发明提供一种结合新闻语料和股市交易数据的股票预测方法，该方法充分利用网络大量的语料信息，打破传统单一分析数据来源的界限。通过深度学习模型，能够批量化分析股市新闻语料，自动判断语料对于预测的重要性，实现了网络资讯分析的自动化和精准化；利用深度学习对新闻语料和交易数据进行建模，多方面利用了不同信息，综合分析各种数据的相互关系。把握股市信息对股价的影响性、持久性、投资者的心理因素，进一步提高股市预估的准确性；使用了词向量、GRU神经网络、注意力机制等深度学习前沿技术，把科学落实到产业当中，实现科技创新。

主权项

1.一种结合新闻语料和股市交易数据的股票预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取股票新闻文档集合并进行预处理，获得文档集合词向量；S2：获取股票交易数据进行预处理，获得归一化后的交易数据和每天的分类标签；S3：使用GRU神经网络和注意力机制对文档编码，得到文档集合向量；S4：文档向量和交易数据进行拼接，然后按照时间顺序输入到GRU神经网络中进行预测，得到股票第二天的趋势预测结果。