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这篇文档主要介绍了通过文本数据的挖掘与融合计算股票市场情绪的变化，从而为投资者提供投资决策依据的技术文章指出，随着深度学习技术的发展，构建大规模文本数据量化成为可能此外，还列举了几种常用的文本数据挖掘和机器学习算法，并展示了使用这些方法构建投资者情绪指数和股票市场的预测能力
多信息融合股价波动计量研究
内容摘要
本文先通过数据爬取从东方股吧爬取了四家来自不同行业的公司舆情数据，然后通过Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）对文本数据进行分析得到每日情绪指标。得到情绪指标后我们结合了从Tushare接口获取的其各自的日线数据，并且通过日线数据构造了移动平均、KDJ、MACD等指标，然后针对二者进行融合做出计量探究，经过选择和节选后得到了七个指标，并且由决策树模型给出了建议。
关键词：金融计量数据挖掘深度学习决策树数据爬取共线性研究
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一、引言 3
（一）研究背景与意义 3
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