股票情绪分析：结合情感字典与机器学习的股市舆论分类及可视化网页系统

简介：
本项目开发了一套利用情感字典和机器学习技术对股票市场舆情进行分类和可视化的网页系统，旨在帮助投资者理解并预测股市情绪变化。 股市舆情情感分类可视化系统最后更新于2018年7月16日。此Web应用基于Django、Bootstrap及Echarts框架构建，并调用了Tushare接口获取个股交易行情数据。对于舆情文本数据，我们首先从东方财富网股吧论坛爬取标题作为机器学习训练集，在此基础上利用scikit-learn进行模型训练并通过Django Web框架将所得结果传递至前端页面，再通过Bootstrap渲染过的HTML展示给用户，并使用Echarts对数据进行图表可视化处理。 目前系统包括以下功能： 1. 个股历史交易行情 2. 相关词云展示 3. 情感字典舆情预测 4. 朴素贝叶斯算法的机器学习舆情预测 未来计划优化Web界面并拓展更多股吧及分类器，进一步完善训练集和金融模型。在项目当前目录下运行以下命令启动服务： ``` $ python manage.py runserver ``` 然后通过浏览器访问127.0.0.1:8000即可查看应用效果。 PC端示例： 移动端： 情感字典舆情预测展示如下： 机器学习舆情预测结果如上。