CStock:一种结合新闻与股价的股票走势预测模型

来源：计算机技术与发展杂志2020年第09期北京时间：

作者：陈可心;黄刚

摘要：股票是一种高风险、高收益的常见理财产品,为了更好地进行股票投资分析,获得有效的选股方案,文中提出了一种预测股票走势的模型 CStock。 与现有的股票走势预测模型相比,CStock 模型结合新闻和股价走势进行预测,不但利用了股票市场中的交易数据,同时考虑到财经以及政治新闻对于股票市场的影响。 CStock 模型主要由 BiLSTM 和 CLSTM 混合构建,BiLSTM 提取股票交易数据的相关特征,CLSTM 对新闻的语境特征进行整合和处理,最终通过全连接层输出预测结果。 在实验模型中,对股票走势采用分类方法进行实验,得到分类为股票上升的概率和股票下降的概率。 实验使用美股数据作为数据集合。 通过准确率和收益率进行预测效果评估,实验结果表明,CStock 模型在一定程度上能够准确有效地对股票走势进行预测。

关键词：股票预测;深度学习;LSTM;BiLSTM;CLSTM