# Stock Market Sentiment Analysis: 股市情感分析
# 情绪与股市
情绪与股市关系的研究由来已久，情绪是市场的一个重要影响因素已成为共识。
15年股灾时，亲历了一次交易灾难，眼见朋友的数千万在一周不到的时间内灰飞烟灭。那段时间市场的疯狂，让人深刻地明白：某些时候，股票市场这个抽象、复杂的系统，反映的不再是价值与供需，而仅仅是人的贪婪与恐惧。
# 说明
这份代码是股市情感分析项目的一部分，这个项目的本意是利用互联网提取投资者情绪，为投资决策的制定提供参考。
在国内这样一个非有效的市场中，分析投资者的情绪似乎更有意义。
这里我们利用标注语料分析股评情感，利用分析结果构建指标，之后研究指标与股市关系。
可以按以下顺序运行代码：
1. python model_ml.py
2. python compute_sent_idx.py
3. python plot_sent_idx.py
# 数据
数据位于data目录下，包括三部分：
1. 标注的股评文本：这些数据比较偏门，不是很好找，这里搜集整理了正负语料各4607条，已分词。
2. 从东财股吧抓取的上证指数股评文本：约50万条，时间跨度为17年4月到18年5月。东财上证指数吧十分活跃，约7秒就有人发布一条股评。
3. 上证指数数据：直接从新浪抓取下来的。
# 模型
情感分类模型也是文本分类模型，常用的包括机器学习模型与深度学习模型。
1. model_ml.py：机器学习模型，对比测试了8个模型。
2. model_dl.py：深度学习模型，对比测试了3个模型。
# 结果
在经过情感分析、指标构建这两个流程之后，我们可以得到一些有趣的结果，例如看涨情绪与股市走势的关系。
我们使用的看涨指标公式为：
经过处理之后，“看涨”情绪与股市走势的关系可以描画出来：
这里只展示诸多关系中的一个。
# 总结
这份代码仅为了演示如何从互联网中提取投资者情绪，并研究情绪与股市的关系。
基于python机器学习深度学习实现股市评论情感分析 完整代码+报告毕业设计.zip （12个子文件） 
Stock_MarketSentiment_Analysis-master 
compute_sent_idx.py 1KB model_ml.py 6KB data sh000001.csv 29KB
positive.txt 277KB negative.txt 242KB
stock_comments.zip 24.4MB model_dl.py 9KB model_ml_scores.csv 557B img 
BI_and_Market.png 79KB BI.png 8KB plot_sent_idx.py 550B README.md 2KB资源评论
xinan0262024-12-02感谢资源主分享的资源解决了我当下的问题，非常有用的资源。- m0_749612862024-07-04资源不错，内容挺好的，有一定的使用价值，值得借鉴，感谢分享。
- m0_687487332024-06-29资源内容总结地很全面，值得借鉴，对我来说很有用，解决了我的燃眉之急。
LUNATIC07272024-07-19总算找到了想要的资源，搞定遇到的大问题，赞赞赞！
