[发明专利]基于深度学习和多源数据融合的股票趋势预测方法、系统、设备及介质

摘要

基于深度学习和多源数据融合的股票趋势预测方法、系统、设备及介质，预测方法为：将多源情感因子及股票历史交易数据和技术指标进行特征融合，输入时序预测模型LSTM；多源爬取情感文本数据，并使用FinBERT模型对文本进行情感分析，根据中国股市存在的周末效应特点，对情感指标进行重构；对于量化数据，对历史交易数据利用时频分析方法CEEMDAN进行分解去噪，克服经验模态分解EMD中产生的模态混叠问题，使预测结果更接近真实值；最后通过特征融合的方式将数据进行融合，输入进时序预测模型LSTM，自动学习从而获得预测结果；系统、设备及介质用于实现深度学习和多源数据融合的股票趋势预测方法，预测股票趋势，具有预测结果准确的特点。