论文通过人为标定的方法判断情感分析的准确率,标定结果样例如表1所示。标定过程共邀请文本3名情感分析研究方向研究生对随机抽取的60篇股评文章,240支股票进行情感分析。最终,比对人为标定结果与情感分类结果,情感分析预测准确率为81.4%。
随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长,股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情,也影响着股市涨跌。因此,如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点,对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。.你可以尽可能地完成更多的交易(多次一支股票)。.解题算法(贪心法):classSolution{public:intmaxProfit(vector
写在前面下面这篇文章的内容主要是来自论文《Anoveldata-drivenstockpricetrendpredictionsystem》,其提出了一种基于数据驱动的股票价格趋势的预测系统,并附上了系统的源码。这篇论文提出的方法较…
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股票的最佳时机给定一个数组,它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天(股票价格=1)的时候...
总结问题:在量化开发的过程中,我们保存了从2002年到今天的每天每支股票的交易数据,这个数据量还是非常庞大的。如下图所示:累计800多万条记录,光数据存储量就达到940M,这么庞大的数据在查询时候有可能非常耗费时间和性能,所以在真正策略回测时候,需要根据回测时间周期来进行拆表。
作为在读博士,在阅读几百篇论文的过程中,总结了一些经验方法,分享给大家(文末有彩蛋哦)。如果你在阅读文献时遇到如下问题,那么这篇文章的经验方法一定能帮到你。
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