Resumen

El sentimiento del inversor ha sido ampliamente utilizado en la investigación del mercado de valores, y cómo medir con precisión el sentimiento del inversor sigue siendo objeto de exploración. Con el auge de las redes sociales, el sentimiento del inversor ya no solo se ve influenciado por datos macroeconómicos y medios de comunicación, sino también guiado por We-Media e información fragmentada. Tomamos los datos de las acciones chinas A-shares de enero de 2020 a diciembre de 2020 como objeto de investigación y proponemos un método de predicción de precios de acciones que combina el sentimiento del inversor con información de múltiples fuentes. En primer lugar, se calcula el sentimiento de los datos macroeconómicos, informes de investigación de corredurías, noticias y We-Media, respectivamente, y luego se obtiene el vector de sentimiento del inversor combinando información de múltiples fuentes mediante el perceptrón multicapa. Finalmente, se utiliza el modelo LSTM para representar las características de series temporales de las acciones. Los resultados muestran que (1) el algoritmo propuesto es

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Sentimiento del inversor; Mercado de valores; Redes sociales; Datos macroeconómicos; Medios de comunicación; We-Media
• Keywords:Investor sentiment; Stock market; Social media; Macroeconomic data; News media; We-Media