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股评师分析报告文本情感分析预测股价

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github有一个Apple股价预测项目,https://github.com/Twabeeric/AAPLTextMining

 

股评师分析报告是否会对股价产生影响,为此本文使用文本情感分析对股评师报告对文本数据进行了度量。

 

项目数据包括:

 

Apple 2017-2018股价数据

 

ThomsonOne网站Sherri Scribner(德意志银行股评师)对Apple公司周度研究报告(2017-2018),有65个docx文件

 

导入数据

 

我们需要按照日期,将报告与股价数据按照日期合并到一起, 我们先导入分析师报告,一共有65个docx文件

 

 

将日期Date整理为datetime类型

 

 

导入Apple公司股价数据

 

 

将股价和分析师报告按照Date合并

 

 

文本情感计算

 

pysentiment库对金融文本数据进行情感计算。查了下该库的官方文档,发现该库提供了两大情感分析

 

Harvard IV-4 英文通用情感分析,喜怒哀乐,主要是形容词情感词典

 

Loughran&MCdonald 英文金融情感分析,金融领域特有的情感词典

 

该库的教程可见于 http://bit.ly/2LECfw5

 

使用pandas的apply批处理方法,可以批量对对某一列施行某种算法(计算函数)

 

 

可视化

 

查看股价与报告的情感得分走势关系

 

 

本文只是找了很少的数据,从图中走势看,LM金融情感极性得分(lm_polarity)与股价price走势更相似。说明对于苹果公司而言,通过对股评师有关苹果公司的报告进行文本情感计算,能够一定程度上预测股价走势。

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