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利用金融新闻的心理语言特征预测印度股市

作者

上市的：
  • B.Shravan Kumar
  • 瓦德拉马尼·拉维
  • 里沙布·米格拉尼

摘要

利用新闻文章进行财务预测是一个新兴领域。本文使用从新闻文章中提取的心理语言变量（LIWC和TAALES）作为预测变量，提出了股票市场预测的混合智能模型。出于预测目的，我们采用了各种智能技术，如多层感知器（MLP）、数据处理分组方法（GMDH）、一般回归神经网络（GRNN）、随机森林（RF）、分位数回归随机森林（QRRF）、分类和回归树（CART）和支持向量回归（SVR）。我们对孟买证券交易所（BSE）上市的12家公司的股票数据进行了实验。我们对从新文章等获得的心理语言特征采用了四分法、最大相关和最小冗余（MRMR）特征选择技术。经过大量实验，使用Diebold-Marino检验，我们的结论是，就MAPE和NRMSE值而言，GMDH和GRNN在统计上是按顺序排列的最佳技术。

建议引用

  • B.Shravan Kumar、Vadlamani Ravi和Rishabh Miglani，2019年。"利用金融新闻的心理语言特征预测印度股市,"论文1911.06193，arXiv.org。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：1911.06193
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    IDEAS上列出的参考文献

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