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Leisten Weibo-Plattform-Experten eine bessere Vorhersage der Börse?


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."

Deeper Inquiries

Wie könnte die Verwendung von staatlicher oder Unternehmensautorisation die Vorhersagegenauigkeit beeinflussen?

Die Verwendung von staatlicher oder Unternehmensautorisation könnte die Vorhersagegenauigkeit beeinflussen, indem sie die Glaubwürdigkeit und Expertise der Benutzergruppen stärkt. Wenn Finanzexperten von Regierungs- oder Unternehmensseite zertifiziert sind, könnten ihre Beiträge eine höhere Qualität und Genauigkeit aufweisen, da sie über spezifisches Fachwissen und Erfahrung verfügen. Dies könnte zu präziseren Vorhersagen führen, da ihre Einschätzungen fundierter sind und möglicherweise eine bessere Informationsgrundlage bieten. Darüber hinaus könnten staatlich oder unternehmensseitig autorisierte Benutzer möglicherweise Zugang zu vertraulichen oder Insider-Informationen haben, die ihre Vorhersagen weiter verbessern könnten.

Welche Auswirkungen könnte die Gruppierung von steigenden und stabilen Vorhersagen auf die Vergleichbarkeit haben?

Die Gruppierung von steigenden und stabilen Vorhersagen könnte die Vergleichbarkeit beeinträchtigen, da sie eine Vereinfachung der Ergebnisse darstellt und potenziell wichtige Unterschiede zwischen den Vorhersagen verschleiert. Durch die Zusammenfassung von steigenden und stabilen Vorhersagen in einer Gruppe könnten Feinheiten und Nuancen verloren gehen, die für eine detailliertere Analyse und Interpretation der Vorhersagen wichtig sind. Dies könnte zu einer ungenauen Bewertung der Vorhersagegenauigkeit führen, da die Unterschiede zwischen den Vorhersagen nicht angemessen berücksichtigt werden. Eine differenziertere Gruppierung könnte eine präzisere und aussagekräftigere Vergleichbarkeit ermöglichen.

Inwieweit könnten die Ergebnisse durch die Berücksichtigung von Regierungs- und Unternehmensberatern beeinflusst werden?

Die Berücksichtigung von Regierungs- und Unternehmensberatern könnte die Ergebnisse in mehreren Aspekten beeinflussen. Erstens könnten diese Berater über spezifisches Fachwissen und Insider-Informationen verfügen, die zu präziseren und fundierteren Vorhersagen führen könnten. Ihre Beiträge könnten daher eine höhere Vorhersagegenauigkeit aufweisen und die Gesamtergebnisse verbessern. Zweitens könnten Regierungs- und Unternehmensberater aufgrund ihrer Autorisation und Glaubwürdigkeit eine höhere Vertrauenswürdigkeit genießen, was sich positiv auf die Akzeptanz und Relevanz ihrer Vorhersagen auswirken könnte. Drittens könnten die Ergebnisse durch die Einbeziehung dieser Beratergruppen eine breitere und vielfältigere Perspektive auf den Markt bieten, was zu umfassenderen und aussagekräftigeren Erkenntnissen führen könnte.
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