应用财经新闻挖掘的金融品种价格走势预测浅析

文/杨惠麟，东北财经大学研究生院

金融品种价格的走势预测，基于科学化、客观分析，不仅能获得良好的预测效果，也能保证金融活动的有效开展。在金融品种价格走势预测工作中，引入财经新闻信息，能在各个数据研究下，为其提供重要的组成条件。在实际预测的时候，是将金融品种价格数据作为基础条件，确保在多个方法下避免不确定现象的产生。

1 财经新闻信息

在现代化社会不断进步和发展下，互联网被广泛应用，数据信息的获取途径也更多，保证信息利用效率的稳固提升。在当前发展模式下，对金融品种价格走势进行预测，能在金融市场发展下结合财经新闻信息，并将其作为重要标准，完成金融品种价格走势预测，在这种情况下，金融方面的投资人员不仅能详细分析与了解，也能为金融信息提供重要渠道。当前发展背景下，金融投资工作中的财经新闻信息发挥主导作用，参与到金融活动中，能掌握人员的心理活动，也能在不断参与，并将财经信息作为投资标准，达到量化分析[1]。在财经新闻信息应用下，也能对金融品种价格的未来发展趋势进行预测，保证将其作为要点，为整体发展提供重要条件。金融预测是利用相关的金融理论和存在的数据，综合现代科学与分析方法，在金融活动中对难以确定的未来发展趋势预测分析，以达到预测性的判断，保证金融活动中存在的不确定性能逐渐缩小，为能根据合理的金融计划，为决策人员提供合理依据。在具体分析中，最为主要的为定量模型，通过大量数据，能为金融市场提供合理途径，也能更好的充分应对[2]。

2 金融品种价格走势预测分析

2.1 情感倾向

金融财经新闻新型为一种文本数据，在对相关的数据进行传输期间，会产生某个情感倾向、情绪状态等。对于财经新闻的情感方面，是在对金融信息传递中表现的情绪状态，其中，主要为金融市场发展下的预期状态、对金融价格的走向预测等。在新闻信息中，能达到准确的评估和判断工作。在金融财经新闻情感倾向中，具体衡量情感的公式为： 。其中，P代表的是在一天内所有的新闻信息，在整体上，能将未来金融市场的发展趋势看好程度表现出来。N表示一天中各个金融财经网站中所产生的新闻数量。 主要表现在一天内财经新闻情感倾向数值的累积。在该情况下，可以将某天的财经新闻信息和未来金融市场发展程度做出预测。在市场上，财经新闻是大众掌握信息的主要途径，通过情感倾向数值的分析，能将其作为依据，保证整体发展预测工作的科学合理性。在金融品种价格走向预测工作中，还需要将一天内的财经新闻走向预测、新闻数量相互结合，确保在综合探究中，分析出对金融品种价格走势的基本情感态度。同时，根据金融市场发展情况的研究，也能引导投资者积极参与，保证在实际预测方向上，促进财经新闻信息重要性的发挥[3]。

2.2 多元线性回归模型

在财经新闻中实现金融品种价格走向预测，在整体上都比较复杂，需要在实际预测的时候，为其构建相关模型，促进金融品种价格走势的充分了解。财经新闻的数量更多，如果将一天作为单位，将新闻作为对象来研究，能达到财经新闻的独立预测。如： xki+ui。其中的i=1,2…n

以上中的n为新闻的数量， 为常数项，作为定量分析， xki诶回归系数，可以作为变量分析。在这种多元线性回归模型中，其具备更高的权威性，影响力很大，能在研究工作中将金融财经新闻作为对象，促进金融信息的分类处理，保证通过新闻的掌握，判断出情感倾向积极性与消极性，也能获得相关的情感指标。通过对金融品种价格走向的预测，也能关注到财经新闻数量，并在总体上对其分类，促进全部情感指标的优化获取。还需要将情感指标、金融品种历史数据信息相互结合，在模型构建下，实现金融品种价格走向的预测[4]。

当前，投资人员已经能够充分掌握金融品种价格走向和市场变化情况，也能将金融财经新闻作为主要的途径。但是，从市场中看，由于金融种类、类型更多样，品种的价格也不同，所以，要在分析期间，按照金融品种对金融财经新闻分类，探究出财经新闻的关键词。如果其存在相同的新闻，要将其去除。对于关键词的选择，投资人员基于该因素不仅能掌握金融品种价格走向，也能促进预测结果的完善性。通过财经新闻信息的分析，掌握金融品种价格走向，也能对未来的金融价格详细观察。通过以上的分析了解到，在未来工作中，根据财经新闻情感倾向数值，促进信息严格计算，并在多方面为其构建预测模型，确保在积极发展下，获得更准确、更合理的信息，也能将财经新闻情感倾向值计算方法探索出来。并且，在整个金融品种价格走向预测中，不仅能将其作为有效依据，也能促使其向着重要的方向发展[5]。

3 总结

通过以上的分析和研究可以了解到，在现代化发展中，对金融品种价格走势进行预测，需要将金融新闻信息以及历史数据作为基础条件，为其构建适合的价格模型，促进多元线性回归与定量模型之间的结合。在整体分析下，不仅能获得更准确的情感倾向数值，也能达到多方面的动态化分析，促进预测效果的良好实现。