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基于Python的A股股市情感分析实现,附带数据集可直接运行

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简介:
本项目运用Python技术对A股市场新闻和社交媒体进行情感分析,提供完整代码及数据集,便于用户快速上手实践。 Python实现A股股市情感分析是该项目的一个部分,目的是通过互联网提取投资者情绪,为投资决策提供参考依据。在国内这样一个非有效的市场环境中,研究投资者的情绪显得尤为重要。本项目利用标注语料库来分析股票评论的情感,并基于这些结果构建指标,进一步探讨这些指标与股市的关系。 可以按照以下顺序运行代码: 1. python model_ml.py 2. python compute_sent_idx.py 3. python plot_sent_idx.py

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  • PythonA
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    本课程将教授如何运用Python编程语言及其相关库来收集、处理和分析股票市场数据,帮助学员掌握金融数据分析技能。 金融业长期以来一直依赖高等数学和统计学知识。在20世纪80年代之前,银行业与金融行业被认为是“枯燥”的;投资银行和商业银行是分开的,业界的主要任务是处理相对简单的(相对于今天而言)金融职能,例如贷款业务。里根政府减少监管以及数学的应用使这个行业从一个乏味的银行业转变为现在的样子。此后,金融业成为推动数学研究和发展的重要力量,并跻身科学领域。比如,在数学上的一项重大进展就是布莱克-舒尔斯公式的推导,该公式被用于股票定价(即赋予股票持有者以一定价格从发行方买入和卖出的权利)。然而,不良的统计模型,如不完善的布莱克-舒尔斯模型,则可能带来问题。
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