高频数据下基于文本挖掘和深度学习的股票波动性预测

创建于 2025-04-30T14:48:15.554149+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:12.779207+08:00

摘要

本报告基于高频五分钟交易数据，结合文本挖掘构建公众情绪因子，采用深度学习模型LSTM进行股票波动率预测。引入情绪指标后，模型在六项误差评估标准下准确率显著提升，优于传统计量经济模型，且波动率预测更稳健，尤其善于捕捉极端波动，提供新的风险量化思路和方法 [page::0][page::3][page::17]

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