Core Concepts
Finanzexperten auf der Weibo-Plattform erzielen genauere Börsenvorhersagen als Nicht-Experten.
Abstract
Einleitung
Sentiment-Analyse für Börsenvorhersagen
Verwendung von BERT und LSTM
Weibo als Datenquelle
Verwandte Arbeit
Verwendung von Sentiment-Analyse für Börsenvorhersagen
Unterschiede in der Genauigkeit von AFA- und UFA-Gruppen
Stock Market Prediction System
Datenextraktion und -reinigung
Sentiment-Analyse
LSTM-basierte Börsenvorhersage
Ergebnisse
AFA-Gruppe präziser als UFA-Gruppe
Vergleich mit anderen Vorhersagemodellen
Methodik
Benutzergruppierung
Tägliche Sentiment-Analyse
Zeitfensterberechnung
Bewertungsmetriken für das Vorhersagemodell
Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeit
AFA-Gruppe übertrifft UFA-Gruppe
Potenzielle Verbesserungen und Validitätsbedrohungen
Stats
Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit der Börsenvorhersage der AFA-Gruppe 87% beträgt.
Quotes
"Die Genauigkeit der AFA-Gruppe für die Börsenvorhersage ist um 39,67% höher als die der UFA-Gruppe."