【摘 要】
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随着我国经济社会的发展、政府力量的介入,我国的期货交易市场逐渐步入正轨,期货趋势预测也受到越来越多民众和学者的关注。现有基于注意力的混合神经网络模型在预测期货趋势时往往没有考虑到突发性的金融事件对于期货价格的冲击。基于此本课题提出了基于金融新闻情感分析的短期期货趋势预测模型。本课题使用的数据集是2018年3月18日到2021年3月18日的5分钟原油主力合约交易数据以及对应时间期货新闻及评论的文本信
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随着我国经济社会的发展、政府力量的介入,我国的期货交易市场逐渐步入正轨,期货趋势预测也受到越来越多民众和学者的关注。现有基于注意力的混合神经网络模型在预测期货趋势时往往没有考虑到突发性的金融事件对于期货价格的冲击。基于此本课题提出了基于金融新闻情感分析的短期期货趋势预测模型。本课题使用的数据集是2018年3月18日到2021年3月18日的5分钟原油主力合约交易数据以及对应时间期货新闻及评论的文本信息。对爬取到的新闻和评论数据使用基于数据处理规则的方法对于从源网页获取的源数据进行去重、去链接、将表情标签转化为对应文字等,并对部分数据标注情感标签。考虑到BERT语言模型和注意力机制的广泛应用,以及通过预训练对金融领域数据得到的Fin BERT模型在情感分析任务的出色表现,进而设计了基于BERT的金融新闻情感分析模型。同时将金融新闻情感分析模型融入到基于注意力的混合神经网络中,形成了基于金融新闻情感分析的短期期货趋势预测模型。最后分别比较了CNN模型、Bi LSTM模型、Bi LSTM+Attention模型、CNN+Bi LSTM+Attention模型和基于较优参数的Fin BERT+CNN+Bi LSTM+Attention模型在本课题数据集上的性能对比,实验结果表明,本课题提出的基于金融新闻情感分析的期货趋势预测模型的F1值要优于其它基于深度学习的期货预测模型。
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