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 2025-07-15T13:46:21.786408+08:00 更新于 2025-07-15T14:07:25.086327+08:00

摘要

本报告基于海外文献，利用结合文本情绪指标的深度学习LSTM模型，利用高频交易数据提升股票波动率预测准确性。该模型在六项损失函数评价标准下均优于传统计量经济学模型，显示文本情绪因子在波动率预测中具有显著正向效应[page::0][page::11][page::15][page::17]。