陳媛先

[摘 要] 文章旨在提出一種結(jié)合文本數(shù)據(jù)情感值、文本主題、社交數(shù)據(jù)，并基于深度學(xué)習(xí)算法LSTM模型（Long-Short Term Memory，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）的股價(jià)預(yù)測(cè)方法。文章通過(guò)將情感測(cè)量值豐富到6種，特別是測(cè)量了情感分歧值（情感值標(biāo)準(zhǔn)差），為情感參與股價(jià)預(yù)測(cè)提供了新的特征值。同時(shí)，將社交數(shù)據(jù)（文本的閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)）納入模型中，考慮到了社交影響因素。在此基礎(chǔ)上，文章將文本的主題因素納入股價(jià)預(yù)測(cè)中，最終形成情感、主題、社交相結(jié)合的豐富文本特征集。基于OLS回歸，首先驗(yàn)證了情感、主題、社交等特征和股價(jià)的相關(guān)性，然后，使用LSTM算法對(duì)特征與預(yù)測(cè)值進(jìn)行了模型訓(xùn)練，最后基于訓(xùn)練好的模型對(duì)樣本進(jìn)行了回測(cè)。從回測(cè)結(jié)果看，增加了情感和主題后，模型具有良好的預(yù)測(cè)能力，對(duì)下一天收盤價(jià)的預(yù)測(cè)誤差控制在0.5元以內(nèi)。

[關(guān)鍵詞] 文本情感；文本主題；LSTM；社交特征；股價(jià)預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

使用文本信息進(jìn)行股票走勢(shì)預(yù)測(cè)的研究越來(lái)越常見，在使用到的文本信息中，個(gè)股新聞和財(cái)報(bào)（徐偉， 李韻喆. 2015； 張夢(mèng)吉， 杜婉鈺， 鄭楠. 2019； 楊陽(yáng). 2015）是比較常用到的一種文本信息[1-3]。此外，社交文本也成為重要的分析信息來(lái)源，比如，微博文本（朱夢(mèng)珺， 蔣洪迅， 許偉. 2016； 張棟凱， 齊佳音. 2015）[4-5]。

在使用文本信息進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)的時(shí)候，主要的分析方向有甄別市場(chǎng)情緒、分析主題、分析文本的傳播效果等。大部分的研究通過(guò)其中1種或者2種方向來(lái)對(duì)股市做分析和預(yù)測(cè)。其中，情感、情緒結(jié)合股價(jià)分析是最常見的一種文本信息挖掘和使用的思路。盡管當(dāng)前已經(jīng)有不少研究成果，但是，我們認(rèn)為當(dāng)前的研究仍然存在不足，在本文中，我們將提出一種更深度利用文本信息預(yù)測(cè)股價(jià)的方式。

我們認(rèn)為，現(xiàn)有結(jié)合情感、主題的預(yù)測(cè)方法主要不足在于：1、情感值參與預(yù)測(cè)時(shí)候僅考慮情感方向、情感強(qiáng)度，沒有體現(xiàn)情感的波動(dòng)。而在同一個(gè)文本中（如一個(gè)討論特定話題的帖子），參與者不同，情感有差異，這種差異在傳統(tǒng)的情感使用中被抹殺了，只考慮整體的情感方向和數(shù)值，本文增加考慮同一個(gè)文本中，不同情感表達(dá)的差異性，以正向方差、負(fù)向方差的方式進(jìn)行體現(xiàn)。2、當(dāng)前情感和主題參與預(yù)測(cè)時(shí)候，不考慮社交因素，本文將文本獲得的關(guān)注度或者影響面加入了考慮，以文本被閱讀、被點(diǎn)贊的數(shù)據(jù)參加模型預(yù)測(cè)。3、LDA和情感結(jié)合使用的時(shí)候，目前技術(shù)主要是使用LDA來(lái)提升對(duì)情感分類的準(zhǔn)確性，在本文中，我們將情感和主題都當(dāng)作獨(dú)立的特征值，參與到LSTM算法模型的預(yù)測(cè)中。4、當(dāng)前技術(shù)在結(jié)合情感進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)的時(shí)候，主要使用SVM等傳統(tǒng)分類方法進(jìn)行，本文在算法選擇上主要選擇LSTM算法。

在文章中，我們將針對(duì)如上提到的不足進(jìn)行優(yōu)化，主要?jiǎng)?chuàng)新在于，第一、豐富了情感的測(cè)量。在納入到股價(jià)預(yù)測(cè)中的情感指標(biāo)中，不僅僅考慮了情感值的正負(fù)向、情感值的大小，還考慮了情感的波動(dòng)（每個(gè)討論的情感波動(dòng)，包括正向情感標(biāo)準(zhǔn)差，負(fù)向情感標(biāo)準(zhǔn)差）；第二、考慮了社交特征，將文本的閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)加入到預(yù)測(cè)模型中，將文本的影響面考慮到，并納入估計(jì)預(yù)測(cè)模型中；第三、對(duì)股吧本文信息進(jìn)行了主題挖掘，將發(fā)現(xiàn)的主題以新的特征加入到預(yù)測(cè)模型中。

我們的重要發(fā)現(xiàn)包括：基于OLS回歸，我們發(fā)現(xiàn)：情感值的多少（評(píng)論內(nèi)容）和價(jià)格、交易量、交易金額不相關(guān)。相對(duì)來(lái)說(shuō)，當(dāng)天積極方向的情感平均值意味著10天后股價(jià)的下降。 積極方向的情感值標(biāo)準(zhǔn)差往往意味著股價(jià)在未來(lái)的上漲。而消極方向的情感值得標(biāo)準(zhǔn)差往往意味著股價(jià)在5-10天會(huì)下降。消極情感標(biāo)準(zhǔn)差值還和未來(lái)10天內(nèi)的成交股數(shù)、成交金額負(fù)相關(guān)。社交帖子瀏覽數(shù)（Read）和未來(lái)成交股數(shù)、成交金額呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，而和未來(lái)股票價(jià)格存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，意味著投資者多瀏覽帖子和后續(xù)的交易選擇存在相關(guān)性，更大的可能性是在在決定是否買入的環(huán)節(jié)多瀏覽帖子會(huì)促進(jìn)購(gòu)買，而在出售環(huán)節(jié)，如果多參考網(wǎng)友意見，也會(huì)加快出售。即，投資者在買入新股和售出股票環(huán)節(jié)，都會(huì)受到網(wǎng)友的影響。而主題4和主題5的匹配會(huì)促進(jìn)成交股數(shù)和成交金額，但是，和股價(jià)的顯著下降也相關(guān)，因此，可以看到主題4和主題5的匹配主要影響股票出售策略。即，討論如果圍繞實(shí)業(yè)經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)業(yè)周期等，意味著未來(lái)交易放量、成交活躍相關(guān)但是股價(jià)下降。主題1促進(jìn)促進(jìn)成交股數(shù)、交易金額和股價(jià)同步下降，即，交易萎縮、價(jià)格下降。主題3和收盤價(jià)上漲相關(guān)。主題2主要和未來(lái)10天的開盤價(jià)下跌有關(guān)。而在我們挖掘的股吧內(nèi)容中，主題4和主題5主要涉及實(shí)業(yè)經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)業(yè)更相關(guān)，而主題1、主題2和主題3主要和股票的技術(shù)走勢(shì)相關(guān)。

在OLS驗(yàn)證了特征與未來(lái)股票交易存在相關(guān)性后，我們將特征引入到深度學(xué)習(xí)中，使用LSTM算法，對(duì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練合適的模型。我們發(fā)現(xiàn)，在LSTM預(yù)測(cè)股價(jià)的模型中引入情感、主題特征后，不管是在預(yù)測(cè)短期1天的股價(jià)，還是相對(duì)更長(zhǎng)時(shí)間，比如10天的股價(jià)方面，模型的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度都顯著提高，這有效證明豐富的情感特征、文本主題特征對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)具有有效的作用。

一、文獻(xiàn)綜述

情緒結(jié)合股價(jià)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的方法已成為一種重要的股票分析方法。常見的分析思路如：分析投資者情緒和回報(bào)率之間的關(guān)系（Baker M ， Wurgler J. 2004；Wurgler J A ， Baker M P. 2006；Gregory， W， Brown，et la. 2004. Sun L ， Zhang L . 2017）[6-10]。隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）的發(fā)展，國(guó)內(nèi)學(xué)者在這個(gè)領(lǐng)域的研究也在快速推進(jìn)當(dāng)中，利用金融文本進(jìn)行情感和股價(jià)關(guān)聯(lián)分析的文章近些年也開始增多（王鴻睿， 朱青. 2010； 馬馳宇2016） [11-12] 。

在文本和股價(jià)的研究中，投資者情緒的分析是一種常見的文本分析思路。一般來(lái)說(shuō)，用于挖掘的文本有三類：第一類是泛文本數(shù)據(jù)，如微博論壇的社交評(píng)論文本數(shù)據(jù)。第二類是財(cái)經(jīng)相關(guān)社交評(píng)論文本數(shù)據(jù)，如股吧文本數(shù)據(jù)。孟志青， 鄭國(guó)杰， 趙韻雯（2018）采用東方財(cái)富股吧文本進(jìn)行研究。他們結(jié)合詞典，分析投資者情緒，然后基于AKMA-GARCH方法進(jìn)行個(gè)股收益率預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)情緒對(duì)收益有短期影響，而收益率對(duì)情緒具有長(zhǎng)期影響[13]。第三類是財(cái)報(bào)類數(shù)據(jù)，這是最正式的一種文本數(shù)據(jù)。孫伯維（2020）就通過(guò)挖掘年報(bào)文本，提煉相關(guān)特征用于進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)[14]。

文本主題是通過(guò)構(gòu)建文檔、主題、詞語(yǔ)三級(jí)概率分布的模式來(lái)對(duì)文本進(jìn)行描述，這種方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用到金融分析中。徐翔， 靳菁， 呂偉欣（2018）基于LDA的方法來(lái)挖掘網(wǎng)絡(luò)輿情，并且將分析到的網(wǎng)絡(luò)輿情作為社會(huì)的傳感器，用于預(yù)測(cè)股指走向（漲跌）。在他們的分析中，使用了支持向量機(jī)（SVM）的方法進(jìn)行分類。該篇文章主要是單獨(dú)使用主題分析方法來(lái)預(yù)測(cè)股市的研究[15]。涂帥（2018）在他的博士論文中將網(wǎng)絡(luò)輿情和股票信息進(jìn)行量化結(jié)合，構(gòu)建了股票價(jià)格變化率的預(yù)測(cè)模型，這是利用文本信息進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)的嘗試。主題分析的思路除了在股票應(yīng)用外，在其他領(lǐng)域的研究也開始有所研究，證明這種分析方法的廣泛可行性[16]?；漩?019）在她的博士論文中，使用LDA主題模型的方法分析患者情感。她使用的文本信息主要來(lái)自患者留言本，在對(duì)文本信息做出情感極性分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行主題分析。在她的方法中，結(jié)合了LSTM的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[17]。

在投資者情緒分析方面，情感結(jié)合文本主題的方法逐漸得到大家的認(rèn)可。何永繼（2016）在他的博士論文中研究了基于文本信息進(jìn)行股票預(yù)測(cè)的方法。他基于微博內(nèi)容，對(duì)財(cái)經(jīng)類微博用戶的情感進(jìn)行分析，同時(shí)結(jié)合關(guān)鍵詞和主題分析方法，構(gòu)建股票的預(yù)測(cè)方法[18]。延豐，杜騰飛， 毛建華（2017）提出了基于情感詞典和主題預(yù)測(cè)股價(jià)的方法。在他們的方法中，使用了情感詞典來(lái)分析文本情感，包括情感的傾向、程度和相關(guān)度。在方法上，他們主要采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，包括SVM和K-mean算法。同時(shí)，他們對(duì)文本計(jì)算了主題概率分布，最后通過(guò)結(jié)合情感+主題的方法來(lái)預(yù)測(cè)股市[19]。

LSTM（Long Short Term Memory networks）是深度學(xué)習(xí)的一種算法，在處理時(shí)序性數(shù)據(jù)上獨(dú)具優(yōu)勢(shì)。LSTM的優(yōu)勢(shì)在于在它的算法中通過(guò)sigmoid函數(shù)對(duì)信息進(jìn)行了特殊的控制，即“門”的機(jī)制。在LSTM算法中，一共有三種特殊的控制“門”，分別為：遺忘門（forget gate）、輸入門（input gate）和輸出門（output gate）。其中，遺忘門決定在運(yùn)算中拋棄哪些信息；輸入門用于決定保存的信息，而輸出門決定輸出的隱函數(shù)。

LSTM原理如下圖1：

如圖1所示，LSTM算法最上層C線用于控制信息的增刪，它是一個(gè)核心。模型中涉及到的參數(shù)如下：

h：神經(jīng)元細(xì)胞的計(jì)算結(jié)果

X：輸入向量

C：細(xì)胞狀態(tài)

H：神經(jīng)原細(xì)胞輸出的隱向量

f：遺忘門

i：門

o：輸出門

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的算法模型。Blei， David M.、Ng， Andrew Y.、Jordan， et al. （2012）提出LDA的文本分析方法后[6]，該方法迅速成為重要的文本分析方法，結(jié)合經(jīng)濟(jì)的很多相關(guān)分析也開始嘗試使用該方法進(jìn)行使用。

LDA分類的對(duì)象是文本-詞-主題，通過(guò)LDA的算法，可以對(duì)海量文本構(gòu)建文本-主題-詞的概率分布，示意圖如圖2：

如圖2所示，在計(jì)算文本-主題-詞概率分布的時(shí)候，有兩個(gè)基本的步驟，從α到θ的過(guò)程為構(gòu)建文檔-主題的概率過(guò)程（Z，其中m和n分別代表文檔編號(hào)和主題編號(hào)），得到p（topic|doc）。而β到Ψ為構(gòu)建主題-詞的過(guò)程（w），得到詞匯信息，得到p（word|topic）。通過(guò)不斷迭代、收斂，可以得到最優(yōu)的θ和Ψ組合。計(jì)算公式如下：

二、理論構(gòu)建和技術(shù)處理

盡管有文章已經(jīng)嘗試通過(guò)情感和主題的方法來(lái)進(jìn)行股價(jià)預(yù)測(cè)，但是普遍有不足在于：

首先，在情感上沒有測(cè)量上，普遍測(cè)量的情感值只包括情感方向（正向、反向），部分研究考慮了情感的極性（比如，-7代表極強(qiáng)的負(fù)向情感，0代表中性，而+7代表極強(qiáng)的正向情感）。但是，我們認(rèn)為情感的波動(dòng)率體現(xiàn)了大眾對(duì)特定事情的看法差異性，這種差異性如果沒有納入到考慮中，而只是采用一種平均的方向或者強(qiáng)度來(lái)替代，可能會(huì)抹殺意見分歧帶來(lái)的未來(lái)變動(dòng)可能。此外，分析的文本也大部分是基于微博等大眾社交平臺(tái)，而不是專業(yè)的股票社交平臺(tái)文本。

此外，在情感值得計(jì)算上，一般按天將所有內(nèi)容進(jìn)行合并，然后得到得是一個(gè)綜合的，并不考慮每個(gè)具體內(nèi)容對(duì)應(yīng)的社交影響力。我們認(rèn)為，如果拋棄了社交信息建模，實(shí)際是漏掉了關(guān)鍵的信息，可能會(huì)導(dǎo)致模型誤差更大，因?yàn)榧词?個(gè)文本情感值一樣，但是觀看和點(diǎn)贊的人數(shù)不一樣，代表這2個(gè)文本塊的社會(huì)影響力是存在差異的，這種差異性如果不考慮，就會(huì)可能出現(xiàn)中重要特征的遺漏。

基于此，我們想構(gòu)建一個(gè)完整的基于文本情感、主題、社交的股票預(yù)測(cè)模型，并且采用LSTM的方法來(lái)進(jìn)行計(jì)算和預(yù)測(cè)。在構(gòu)建模型前，我們需要考慮的問題有：

問題一，股吧文本很多，如何處理不同的文本，合并還是單個(gè)帖子處理？在同一個(gè)社交帖子中，不同的人針對(duì)同一個(gè)帖子的討論主題可能具有不同的情感傾向，集合起來(lái)，一個(gè)帖子里面，整體的情感波動(dòng)如何測(cè)量？哪些情感特征對(duì)股價(jià)具有預(yù)測(cè)意義？

問題二，在不同的社交文本中，即使情感值是類似的，但是文本指向的主題不同，可能對(duì)股價(jià)影響的權(quán)重是有差異的。比如，一個(gè)文本涉及的是公司財(cái)務(wù)做假，一個(gè)涉及的是公司銷售客服質(zhì)量，兩個(gè)即使情感相似，但是因?yàn)橹黝}差異很大，在影響股價(jià)方面可能是有差異的。因此，如何將文本涉及的主題結(jié)合到股價(jià)預(yù)測(cè)中？

問題三，文本在社交方面的實(shí)際覆蓋程度，可能會(huì)導(dǎo)致在同樣情感和主題下，文本對(duì)股價(jià)的預(yù)測(cè)能力有差異。比如，一段文本只有1個(gè)人觀看，另一段文本可能有100個(gè)人觀看，那么即使這兩個(gè)文本的情感值和涉及到的主題一樣，那么對(duì)股價(jià)的預(yù)測(cè)影響也是不一樣的。如何將這種差異性考慮到股價(jià)預(yù)測(cè)模型中？

問題四，采用何種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行預(yù)測(cè)？因?yàn)楣善钡膬r(jià)格具有一定的時(shí)序性質(zhì)，因此，考慮時(shí)序性的算法可能會(huì)更具有優(yōu)勢(shì)。

實(shí)際上，在情感處理上，我們將同一個(gè)討論主題下的所有文本內(nèi)容進(jìn)行匯總，然后基于自有的情感詞典進(jìn)行情感測(cè)量。在我們的情感詞典結(jié)構(gòu)如下圖4所示：

積極詞匯如好、美、不錯(cuò)等，而消極詞匯為糟糕、郁悶等。否定詞如：不，非、無(wú)、勿等。程度詞為極端、非常、特別、絕對(duì)等表達(dá)程度的詞匯。在計(jì)算帖子情感詞邏輯中，我們的處理邏輯如下圖4所示：

通過(guò)如上處理，我們可以在文字中得到積極情感詞和消極情感詞的數(shù)字序列，將序列進(jìn)行計(jì)算，得到加總值（Pos，Neg）、平均值（AvePos，AveNeg）和標(biāo)準(zhǔn)差（StdPos，StdNeg）。

在文本主題處理上，我們做了取舍，只考慮前5個(gè)主題和前10個(gè)詞語(yǔ)。即，將所有文本中（單個(gè)帖子的匯總文字）涉及到得最重要得主題進(jìn)行挖掘，得到文本的主題和每個(gè)主題下的重要詞語(yǔ)。

在社交特征方面，我們將帖子對(duì)應(yīng)的的點(diǎn)贊、閱讀數(shù)據(jù)作為單獨(dú)的字段加入預(yù)測(cè)模型的特征值序列中。

在模型算法上，我們選擇LSMT（Long-Short Term Memory）作為支撐算法。LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)），是一種時(shí)間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM通過(guò)輸入門、遺忘門、輸出門的設(shè)置，在處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中間隔和延遲非常長(zhǎng)的重要事件方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)?？紤]到涉及不同情感和不同主題的討論文本在真實(shí)的環(huán)境中可能延續(xù)不同的時(shí)間，LSTM是一個(gè)比較好的選擇。最終完整的預(yù)測(cè)流程如下圖5：

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)和處理過(guò)程

我們從tushare拉取了東方雨虹（股票代碼為：002271）歷史股價(jià)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為天， 數(shù)據(jù)字段包括時(shí)間（天）、開盤價(jià)（open）、收盤價(jià)（close）、最高價(jià)（high）、最低價(jià)（low）、股價(jià)變動(dòng)（change）、股價(jià)漲跌幅（pct_change）、前一天收盤價(jià)（pre_ close）、成交手?jǐn)?shù)（vol）、成交量（amount）。

我們的文本數(shù)據(jù)來(lái)自某股吧論壇。我們爬取了東方雨虹（股票代碼為：002271）股吧的討論帖子，一共9076多個(gè)帖子。爬取關(guān)于東方雨虹股票歷年社交評(píng)論的文本數(shù)據(jù)，包括：文本內(nèi)容、對(duì)應(yīng)社交文本當(dāng)前最新的閱讀數(shù)量、被點(diǎn)贊數(shù)量，每類數(shù)據(jù)為1列，分別設(shè)置字段為Text、Read、UP_vote。每個(gè)文本數(shù)據(jù)賦予獨(dú)立ID，ID按照時(shí)間（天）順序，從1開始編號(hào)，為1，2，….，依次編號(hào)。

我們首先對(duì)文本數(shù)據(jù)（帖子內(nèi)容）進(jìn)行處理，處理過(guò)程為：分詞（結(jié)巴工具）、進(jìn)行主題分析（基于LDA，分析的參數(shù)設(shè)置為：主題5個(gè)，每個(gè)主題10個(gè)詞語(yǔ)），得到前5個(gè)主題和對(duì)應(yīng)詞，如下：

主題1對(duì)應(yīng)詞匯：”大宗”“解禁”“拋出”“吸回”“誘多”“下車”“崩盤”。

主題2對(duì)應(yīng)詞匯：“見底”“腰斬”“老股民”“納斯達(dá)克”“領(lǐng)先”“不同”“相似”“意味著“。

主題3對(duì)應(yīng)詞匯：“飛天”“下車”“邏輯”“倉(cāng)位”“崩盤”“一半”“后市”“前天”“優(yōu)秀“。

主題4對(duì)應(yīng)詞匯：“科技”“5g”“產(chǎn)業(yè)”“周期”“中長(zhǎng)期”“進(jìn)軍”“世界”“資本”“安全”“現(xiàn)金流”“裁員“。

主題5對(duì)應(yīng)詞匯：“頂背離”“臥倒”“安全”“研究”“智能”“背離”“理論”“邊緣”“工程”“護(hù)盤”“macd”。

可以看到，主題4和主題5討論話題和實(shí)業(yè)經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)業(yè)更相關(guān)，而主題1、主題2和主題3主要和股票的技術(shù)走勢(shì)相關(guān)。

在此基礎(chǔ)上，我們創(chuàng)建了5個(gè)新的字段：Topic1，Topic2，Topic3，Topic4和Topic5，然后分別賦值，賦值邏輯如下：

如果當(dāng)前文本（Text）涉及主題1中任何一個(gè)詞語(yǔ)，則Topic1賦值為1，否則為0；

如果當(dāng)前文本（Text）涉及主題2中任何一個(gè)詞語(yǔ)，則Topic2賦值為1，否則為0；

如果當(dāng)前文本（Text）涉及主題3中任何一個(gè)詞語(yǔ)，則Topic3賦值為1，否則為0；

如果當(dāng)前文本（Text）涉及主題4中任何一個(gè)詞語(yǔ)，則Topic4賦值為1，否則為0；

如果當(dāng)前文本（Text）涉及主題5中任何一個(gè)詞語(yǔ)，則Topic5賦值為1，否則為0；

接著，我們將文本數(shù)據(jù)（帖子內(nèi)容）進(jìn)行情感分析，處理過(guò)程為：分詞（結(jié)巴工具）、情感分析。在處理帖子的時(shí)候，首先將單個(gè)帖子的所有評(píng)論匯總，然后分析帖子內(nèi)容的情感值。在情感值分析上，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了如下情感值處理：

首先識(shí)別分詞后詞向量中有的情感詞，是積極詞匯還是消極詞匯，如果是積極詞匯，則賦值1，消極詞匯賦值-1。情感詞匯的識(shí)別按照詞典方式進(jìn)行管理。然后識(shí)別是否情感詞詞有反轉(zhuǎn)，如果在情感詞前面有強(qiáng)化助詞，如非常、太等，會(huì)對(duì)情感詞進(jìn)行加權(quán)，加權(quán)分四級(jí)，如非常、很、更、通常，加權(quán)分?jǐn)?shù)為4，3，2，1。四級(jí)強(qiáng)度詞依據(jù)詞典進(jìn)行加權(quán)。

通過(guò)以上處理，在一個(gè)帖子內(nèi)容中，我們可以得到多個(gè)情感詞和對(duì)應(yīng)分值。我們將情感數(shù)值按帖子內(nèi)容處理得到如下情感指標(biāo)：正向情感值累加值、負(fù)向情感值累加值、正向情感標(biāo)準(zhǔn)差、負(fù)向情感標(biāo)準(zhǔn)差、正向情感平均值、負(fù)向情感累加值， 分別對(duì)應(yīng)字段為：Pos、Neg、AvePos、AveNeg、StdPos、StdNeg。

最后我們合并股價(jià)數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)依據(jù)ID進(jìn)行匯總，得到包含如下字段的文件。

至此，我們的數(shù)據(jù)處理部分完成。樣本總量為9076，單個(gè)帖子積極情值最高為2980000，消極情感值為1850000。所有帖子的平均積極情感值為442.655，消極情感值為251.143。因此，在所有帖子中，積極的情感詞比消極的情感值要高。情感波動(dòng)方面，積極情感值的波動(dòng)率為251.143，而消極情感值波動(dòng)率為152.332，即，在積極情感方面看法差異較大。帖子的平均閱讀數(shù)量為2127.626，因此股吧帖子的瀏覽還是比較大的。點(diǎn)贊平均值為1.29，大部分的帖子是沒點(diǎn)贊。涉及到主題1的帖子占77.1%，涉及到主題2的帖子為68.1%，涉及主題3的帖子為37.4%，涉及主題4的為24.4%，涉及主題5的為38.7%。因此，大部分的帖子討論的還是技術(shù)走勢(shì)，涉及主題4和5，即實(shí)業(yè)和長(zhǎng)遠(yuǎn)經(jīng)營(yíng)的帖子占比較低。開盤價(jià)平均為26.502，收盤價(jià)平均為27.061，收盤價(jià)平均為26.526。日成交量平均204000，日股價(jià)漲跌幅在-2.17%和3.28%之間，日價(jià)格最高波動(dòng)為跌-7.987和漲10.025元，平均變動(dòng)了18.2%。

（二）特征相關(guān)性驗(yàn)證-基于OLS回歸

在實(shí)證部分，我們驗(yàn)證情感指標(biāo)、主題指標(biāo)和社交指標(biāo)與未來(lái)股價(jià)、交易量和交易金額的相關(guān)性。我們主要在控制了前一天交易數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，前一天交易數(shù)據(jù)的變量包括開盤價(jià)（open）、最高價(jià)（high）、最低價(jià)（low）、收盤價(jià)（close）、成交股數(shù)（vol）、交易金額（amount）、漲跌幅（change）和股價(jià)變動(dòng)（pct_ chg）。

驗(yàn)證情感指標(biāo)、主題指標(biāo)和社交指標(biāo)與未來(lái)股價(jià)（收盤價(jià)）的相關(guān)性采用簡(jiǎn)單OLS回歸，回歸結(jié)果見表1。

從表2可以看到，情感值的總和（logPos， logNeg）對(duì)未來(lái)1天（next1day_close）、未來(lái)5天（next5day_ close）和未來(lái)10天（next10day_close）的收盤價(jià)無(wú)顯著相關(guān)性。當(dāng)天的情感波動(dòng)是標(biāo)準(zhǔn)差是正的，和未來(lái)1天的收盤價(jià)無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系，但是和未來(lái)5天及10天的股價(jià)是顯著正相關(guān)的。當(dāng)天的情感波動(dòng)是標(biāo)準(zhǔn)差是負(fù)的，和未來(lái)1天的收盤價(jià)無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系，但是和未來(lái)5天及10天的股價(jià)是顯著負(fù)相關(guān)的。

當(dāng)天社交帖子的閱讀數(shù)顯著增多，和未來(lái)1天的收盤價(jià)是顯著正相關(guān)關(guān)系，而和未來(lái)5天、10天的股價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天社交帖子的點(diǎn)贊數(shù)顯著增多，則和未來(lái)1天的收盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)，但是和未來(lái)5天和10天的股價(jià)無(wú)任何相關(guān)關(guān)系。

當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic1，則和未來(lái)5天股價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic2，和未來(lái)1天、5天、10天收盤價(jià)無(wú)顯著相關(guān)性。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic3，和未來(lái)5天收盤價(jià)顯著正相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic4，和未來(lái)5天、10天收盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic5，和未來(lái)5天收盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。

從表2可以看到，情感值的總和（logPos， logNeg）對(duì)未來(lái)1天（next1day_open）、未來(lái)5天（next5day_open）和未來(lái)10天（next10day_open）的開盤價(jià)影響都是不顯著的。情感值平均值 logAvePos， logAveNeg總，積極的情感平均值和未來(lái)10天的開盤價(jià)是負(fù)相關(guān)的，但是消極的情感平均值和未來(lái)開盤價(jià)不相關(guān)。當(dāng)天的情感波動(dòng)是標(biāo)準(zhǔn)差是正的，和未來(lái)1天、未來(lái)5天及10天的開盤價(jià)是顯著正相關(guān)的。當(dāng)天的情感波動(dòng)是標(biāo)準(zhǔn)差是負(fù)的，和10天的開盤價(jià)是顯著負(fù)相關(guān)的。

當(dāng)天社交帖子的閱讀數(shù)顯著增多，和未來(lái)1天、未來(lái)5天、10天的開盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天社交帖子的點(diǎn)贊數(shù)顯著增多，則和未來(lái)1天、未來(lái)5天和10天的開盤價(jià)無(wú)任何相關(guān)關(guān)系。

當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic1，則和未來(lái)1天、5天開盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)，但是和未來(lái)10天開盤價(jià)無(wú)顯著相關(guān)性。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic2，和未來(lái)10天開盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)，但是和1天、5天的開盤價(jià)無(wú)顯著相關(guān)性。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic3，和未來(lái)1天、5天開盤價(jià)顯著正相關(guān)，但是和未來(lái)10天開盤價(jià)不相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic4，和未來(lái)5天、10天開盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)，和未來(lái)1天不相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic5，和未來(lái)5天開盤價(jià)顯著負(fù)相關(guān)。

從下表3可以看到，當(dāng)天的情感波動(dòng)是標(biāo)準(zhǔn)差是負(fù)的，和10天的成交股數(shù)VOL是顯著負(fù)相關(guān)的， 情感的其他指標(biāo)和未來(lái)1天（next1day_vol）、5天（next5day_ vol）和10天（next10day_vol）的成交股數(shù)VOL均無(wú)顯著相關(guān)性。

當(dāng)天社交帖子的閱讀數(shù)顯著增多，和未來(lái)1天、未來(lái)5天的成交股數(shù)VOL顯著正相關(guān)。當(dāng)天社交帖子的點(diǎn)贊數(shù)和未來(lái)1天、未來(lái)5天、未來(lái)10天的成交股數(shù)VOL無(wú)顯著相關(guān)性。

當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic1，則和未來(lái)1天、5天、10天成交股數(shù)VOL顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic4，和未來(lái)0天成交股數(shù)VOL顯著正相關(guān)，和未來(lái)1天、5天無(wú)顯著相關(guān)性。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic5，和未來(lái)5天、10天的成交股數(shù)VOL顯著正相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic2和Topic3，則和未來(lái)1天、5天和10天的當(dāng)天成交股數(shù)VOL無(wú)顯著相關(guān)性。

從下表4可以看到，當(dāng)天的情感波動(dòng)是標(biāo)準(zhǔn)差是負(fù)的，和未來(lái)5天、10天的成交金額Amount是顯著負(fù)相關(guān)的， 情感的其他指標(biāo)和未來(lái)1天、5天和10天的成交金額Amount均無(wú)顯著相關(guān)性。

當(dāng)天社交帖子的閱讀數(shù)顯著增多，和未來(lái)1天的成交金額Amount顯著正相關(guān)。和未來(lái)5天的成交金額Amount顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天社交帖子的點(diǎn)贊數(shù)和未來(lái)10天的成交金額Amount顯著正相關(guān)。

當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic1，則和未來(lái)5天、10天成交金額Amount顯著負(fù)相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到Topic5，和未來(lái)5天、10天的成交金額Amount顯著正相關(guān)。當(dāng)天的社交帖子內(nèi)容如果匹配到主題，則和未來(lái)1天、5天和10天的當(dāng)天成交金額Amount無(wú)顯著相關(guān)性。

注：顯著性標(biāo)準(zhǔn)為*** p<0.01， ** p<0.05， * p<0.1

從以上分析，我們可以觀察到一個(gè)現(xiàn)象，情感值的多少（評(píng)論內(nèi)容）和價(jià)格、交易量、交易金額不相關(guān)。相對(duì)來(lái)說(shuō)，當(dāng)天積極方向的情感平均值意味著10天后股價(jià)的下降。積極方向的情感值標(biāo)準(zhǔn)差往往意味著股價(jià)在未來(lái)的上漲。而消極方向的情感值得標(biāo)準(zhǔn)差往往意味著股價(jià)在5-10天會(huì)下降。我們認(rèn)為情感標(biāo)準(zhǔn)差體現(xiàn)的是意見的差異，意見差異大，意味著分歧多，而積極和消極兩個(gè)方向的標(biāo)準(zhǔn)差體現(xiàn)的是哪個(gè)方向的合理更大些，因此，和股價(jià)的趨勢(shì)存在一定的相關(guān)性。消極情感標(biāo)準(zhǔn)差值還和未來(lái)10天內(nèi)的成交股數(shù)、成交金額負(fù)相關(guān)。

社交帖子瀏覽數(shù)（Read）和未來(lái)成交股數(shù)、成交金額呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，而和未來(lái)股票價(jià)格存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。意味著投資者多瀏覽帖子和后續(xù)的交易選擇存在相關(guān)性，更大的可能性是在在決定是否買入的環(huán)節(jié)多瀏覽帖子會(huì)促進(jìn)購(gòu)買，而在出售環(huán)節(jié)，如果多參考網(wǎng)友意見，也會(huì)加快出售。即，投資者在買入新股和售出股票環(huán)節(jié)，都會(huì)受到網(wǎng)友的影響。

Topic4和topic5的匹配會(huì)促進(jìn)成交股數(shù)和成交金額，但是，和股價(jià)的顯著下降也相關(guān)，因此，可以看到topic4和topic5的匹配主要影響股票出售策略。即，討論如果圍繞實(shí)業(yè)經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)業(yè)周期等，意味著未來(lái)交易放量、成交活躍相關(guān)但是股價(jià)下降。Topic1促進(jìn)促進(jìn)成交股數(shù)、交易金額和股價(jià)同步下降，即，交易萎縮、價(jià)格下降。Topic3和收盤價(jià)上漲相關(guān)。Topic2主要和未來(lái)10天的開盤價(jià)下跌有關(guān)。

（三）基于深度學(xué)習(xí)LSTM算法的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)結(jié)果

我們采用Pytorch框架進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，選擇的算法是LSTM。因?yàn)闃颖玖枯^少（處理為天后，樣本量只有367個(gè)），我們將樣本劃分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集，各自比例為0.94和0.06。作為特征進(jìn)行學(xué)習(xí)的字段包括：Pos、Neg、AvePos、AveNeg、StdPos、StdNeg、Read、UP_vote、Topic1，Topic2，Topic3，Topic4， Topic5，開盤價(jià)（open），最高價(jià)（high）、最低價(jià)（low）和收盤價(jià)（close），交易量（vol）、成交額（amount）、前一天收盤價(jià)（pre_ close）、漲跌幅（change）、股價(jià)變動(dòng)（pct_chg）。我們需要預(yù)測(cè)的值為下一天的收盤價(jià)（next1day_close）。我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)未來(lái)1天收盤價(jià)，在訓(xùn)練好模型后調(diào)用，得到預(yù)測(cè)值，然后將預(yù)測(cè)值和真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比。在LSTM預(yù)測(cè)上，我們將數(shù)據(jù)處理為均值，即對(duì)特征指標(biāo)和預(yù)測(cè)指標(biāo)均按天計(jì)算均值。

Train loss是訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的損失，衡量模型在訓(xùn)練集上的擬合能力。Valid loss是在驗(yàn)證集上的損失，衡量的是在未見過(guò)數(shù)據(jù)上的擬合能力，也可以說(shuō)是泛化能力。模型的真正效果應(yīng)該用valid loss來(lái)衡量。損失函數(shù)定義為：Loss=（真實(shí)值-預(yù)測(cè)值）2的均值

我們?cè)O(shè)置迭代20次，可以看到，隨著迭代次數(shù)增多，損失下降很快，在迭代到20次的時(shí)候，訓(xùn)練損失和驗(yàn)證損失趨平（圖6）。

將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行回測(cè)，回測(cè)價(jià)格和真實(shí)價(jià)格的對(duì)比如下圖7。 圖中藍(lán)色為真實(shí)價(jià)格，紅色為預(yù)測(cè)價(jià)格?？梢钥吹剑A(yù)測(cè)價(jià)格和真實(shí)價(jià)格之間差距在0.5元以內(nèi)，模型具有較好的預(yù)測(cè)效果（圖7）。

四、結(jié)語(yǔ)

本文旨在提出一種結(jié)合文本數(shù)據(jù)情感值、文本主題、社交數(shù)據(jù)和LSTM（Long-Short Term Memory，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）算法的股價(jià)預(yù)測(cè)模型。本文通過(guò)將情感分類從簡(jiǎn)單的正負(fù)向豐富為情感波動(dòng)，包括6種情感值，為情感參與基于深度學(xué)習(xí)的股價(jià)預(yù)測(cè)提供了新的特征值。同時(shí)，將文本的社交數(shù)據(jù)（文本的閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)）納入模型中，考慮到了文本本身產(chǎn)生的影響面因素。更為重要的是，本文在此基礎(chǔ)上，將文本所重要表達(dá)的主題加入的股價(jià)預(yù)測(cè)模型中。

本文通過(guò)對(duì)股吧的帖子文本進(jìn)行分析，在帖子的維度將情感值、主題、社交等特征進(jìn)行提取，然后和股價(jià)信息合并。一共采用了9076多條帖子內(nèi)容，時(shí)間跨度從2018/8/2到2020/5/26（共367個(gè)交易日）。首先通過(guò)OLS回歸，驗(yàn)證了情感、主題、社交等特征變量和股票交易存在相關(guān)性，然后基于深度學(xué)習(xí)模型（LSTM）對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，最后基于訓(xùn)練好的模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了回測(cè)。從回測(cè)結(jié)果看，預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的差距在0.5元左右，模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。

本文的不足在只在單只股票上進(jìn)行了測(cè)試，尚未完成將單只股票方法推廣到其他股票，因此，這種方法是否在其他股票上也會(huì)存在很好的預(yù)測(cè)能力，尚需要進(jìn)一步研究。其次，本文在處理主題的時(shí)候，選擇的是5個(gè)主題和10個(gè)詞語(yǔ)的方法，這種方法是否是一種最優(yōu)的方案也存在質(zhì)疑，也需要進(jìn)一步研究。

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