股票市场预测结合财务新闻情感分析数据集-2011至2021年-junaidgpu
数据来源：互联网公开数据
标签：股票预测,财务新闻,情感分析,MLP回归,机器学习,股票市场,金融数据,预测模型,股票趋势
数据概述：
本数据集包含了用于股票市场预测的历史股票价格数据与财务新闻的情感分析数据。研究者通过结合多层感知器回归（MLP-Regressor）模型和多种情感评分算法，预测股票的未来价格趋势。数据集包含十年的历史股票价格数据以及四家不同行业公司的财务新闻，用于预测次日和次周的股票趋势。情感评分算法包括三种不同的算法，并采用了多种组合方式来分析财务新闻对股票价格的影响。
数据集包含以下关键字段：
- 日期：交易日期
- 股票代码：公司股票代码
- 开盘价：当日开盘价
- 最高价：当日最高价
- 最低价：当日最低价
- 收盘价：当日收盘价
- 成交量：当日成交量
- 新闻情感得分：基于财务新闻的情感分析得分
数据来源于公开发布的学术研究，数据集和相关代码可以在GitHub上找到。该数据集适用于研究股票市场预测、财务新闻情感分析及其对股票价格的影响。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括股票市场预测、财务新闻情感分析、机器学习模型评估、金融数据研究等。研究人员可以利用该数据集进行股票价格预测模型的开发和验证；学者可以进行情感分析算法的比较和优化研究；投资机构可以据此进行投资决策；金融媒体可以利用情感分析结果进行市场解读和报道。该数据集为股票市场研究提供了丰富而有价值的数据资源。
