BERTopic-Driven Stock Market Predictions: Unraveling Sentiment Insights

本文探讨了自然语言处理(NLP)和金融分析的交叉点，重点关注情感分析在股票价格预测中的影响。我们采用了一种先进的NLP技术BERTopic来分析从股市评论中得出的主题的情感。我们的方法将这种情感分析与多种深度学习模型相结合，这些模型以其在时间序列和股票预测任务中的有效性而闻名。通过全面的实验，我们证明了将主题情感纳入模型显著提高了这些模型的性能。结果表明，股市评论中的主题提供了股市波动和价格趋势的隐含有价值的见解。本研究通过展示NLP在丰富金融分析方面的潜力，为该领域做出了贡献，并为实时情感分析和市场情感的情感和语境方面的探索开辟了途径。将先进的NLP技术如BERTopic与传统的金融分析方法相结合，标志着开发更复杂的工具来理解和预测市场行为迈出了一步。

本论文旨在探讨自然语言处理（NLP）与金融分析的交叉点，重点研究情感分析在股票价格预测中的影响。论文试图通过使用BERTopic等先进的NLP技术，分析股票市场评论中主题的情感，并将此情感分析与各种深度学习模型相结合，以提高这些模型的性能。

论文的关键思路是将情感分析与传统的金融分析方法相结合，以提高股票价格预测的准确性和效率。通过将主题情感与深度学习模型相结合，论文证明了这种方法可以显著提高模型的性能。

本论文的亮点在于使用了先进的NLP技术和深度学习模型，以提高股票价格预测的准确性和效率。论文还展示了主题情感分析在股票市场评论中的潜在价值，并为未来实时情感分析和市场情感的情感和上下文方面的探索开辟了新的研究方向。实验使用了多个数据集，论文还提供了开源代码。

最近在这个领域中，一些相关的研究包括：1）“基于情感分析的股票价格预测”；2）“结合主题模型和情感分析的股票价格预测”；3）“使用深度学习方法进行股票价格预测”。