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摘要
股指预测作为金融领域的一项重要研究内容,对于投资者决策、市场分析
和风险管理具有重要意义。随着互联网成为人们获取信息的主要渠道,网络上
的股民评论数据日益成为预测股指趋势的重要信息源。这些评论数据不仅反映
了股民的情绪和观点,还蕴含着对市场和公司的直观感知和实时反馈。因此,本
文致力于探索如何将股民评论数据中的情感信息量化,并与传统的金融数据相
结合,以提高股指预测的准确性。
本文的主要工作体现在以下三个方面:(1)我们通过基于熵值、基于支持向
量及基于特征空间覆盖的三种不同的主
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