项目安装与配置指南

项目安装与配置指南

Sentiment-Analysis-in-Event-Driven-Stock-Price-Movement-Prediction Use NLP to predict stock price movement associated with news 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Sentiment-Analysis-in-Event-Driven-Stock-Price-Movement-Prediction

1. 项目基础介绍

本项目是利用自然语言处理（NLP）技术对新闻进行分析，从而预测股票价格波动的开源项目。项目主要采用Python 3语言开发。

2. 关键技术和框架

• NLP技术：用于处理和分析新闻文本。
• 深度学习框架：使用PyTorch框架构建卷积神经网络（CNN）进行文本分类。
• 数据爬虫：使用BeautifulSoup和urllib进行数据爬取。
• 特征工程：包括文本分词、词向量转换、序列填充等步骤。
• 贝叶斯神经网络：通过Stochastic Gradient Langevin Dynamics方法训练，以提高模型鲁棒性。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.x环境
• 安装了pip包管理工具
• 安装了以下Python库：PyTorch、numpy、NLTK、lxml、bs4、urllib

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

在您的计算机上打开终端或命令提示符，运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/WayneDW/Sentiment-Analysis-in-Event-Driven-Stock-Price-Movement-Prediction.git

步骤 2: 安装Python依赖

使用pip安装项目所需的Python库，运行以下命令：

pip3 install -r requirements.txt

步骤 3: 数据爬取

项目需要从网络爬取新闻和股票价格数据。根据项目README的说明，运行以下脚本进行数据爬取：

# 爬取公司列表
./crawler/all_tickers.py 20

# 爬取Reuters新闻
./crawler/reuters.py

# 爬取股票价格
./crawler/yahoo_finance.py

步骤 4: 数据预处理

对爬取的新闻数据进行预处理，包括统一词格式、一词编码和序列填充。运行以下命令：

./tokenize_news.py

步骤 5: 训练模型

使用以下命令训练贝叶斯卷积神经网络模型：

./main.py -epochs 500 -static False

步骤 6: 进行预测

训练完成后，可以使用以下命令进行股票价格波动的预测：

./main.py -predict

按照以上步骤操作，您应该能够成功安装和配置本项目，并开始进行股票价格波动的预测分析。

Sentiment-Analysis-in-Event-Driven-Stock-Price-Movement-Prediction Use NLP to predict stock price movement associated with news 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Sentiment-Analysis-in-Event-Driven-Stock-Price-Movement-Prediction