在股票市场上，信息太多，普通投资者很难决定购买哪些股票。他们必须查阅大量新闻和过去的股价来猜测一只股票是否会表现良好。

为了解决这个问题，我们建议使用一个使用自然语言处理 (NLP) 的系统来分析新闻和过去的股票价格。该系统可以根据新闻情绪和股票历史向用户提供购买哪些股票的建议。

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 描述

该项目旨在开发一种智能推荐系统，利用自然语言处理技术来分析与特定公司相关的新闻文章的情绪，并预测其对股价的潜在影响。

系统将提示用户输入，包括他们希望分析的公司名称以及他们计划投资的金额。收到此输入后，系统将从与所请求的公司相关的各种来源检索最新的新闻文章。

收集到的新闻数据将进行情绪分析，利用 NLP 算法来评估文章中传达的整体情绪（正面、负面或中性）。

同时，系统将收集指定公司的历史股价以建立模式和趋势。

通过将情绪分析结果与历史股票表现相关联，系统将生成有关股票价格潜在变动的预测。

集成到系统中的机器学习模型将从历史数据模式、新闻情绪和其他相关因素中学习，以预测对所查询公司的投资是否符合积极或消极的前景。

用户将收到基于系统分析的建议，深入了解拟议的投资是否具有潜在优势或风险。

此外，该系统还将提供更多信息，例如关键财务指标、与行业标准的比较分析以及历史股票表现的可视化表示，使用户能够做出更明智的投资决策。

该项目的有效性是通过其预测的准确性以及系统提供有价值的见解的能力来衡量的，这些见解可以帮助用户做出明智的投资选择，增强他们在股票市场的信心和成功。

 客观的

该项目的主要目标是建立一个智能系统，帮助投资者决定购买哪些股票。它将使用 NLP 来理解有关公司的新闻文章并预测其股价可能如何变化。

该系统将接受用户的输入，例如公司名称以及他们想要投资的金额，然后根据此分析向他们提供建议。这将有助于投资者在购买股票时做出更好的决定。

 模型架构

图（1）这显示了模型如何为应用程序工作

该股票推荐系统利用 NLP 集成技术为投资者提供明智的决策。它首先从各种来源（包括金融网站）收集数据，并将其存储在集中式数据集中。

API 有助于访问该数据集，使系统能够

处理和分析用户请求。

收到股票推荐请求后，系统会对输入进行预处理，提取关键词并删除不相关的术语。它利用训练数据训练一个词嵌入模型，将单词映射到数字向量，捕获它们的含义和上下文关系。

然后使用这些词嵌入来生成满足用户请求的关键词嵌入。

接下来，系统从请求中识别相关关键词，并进行情绪分析，以衡量用户对股市的整体情绪。这些信息和提取的关键词指导系统生成潜在股票推荐列表。

该系统对与每只股票相关的新闻文章进行排名，以根据其相关性和情绪完善推荐。然后将排名靠前的推荐连同相应的新闻文章呈现给用户。

这种基于 NLP 集成的股票推荐系统有望成为投资者的宝贵工具，从而使他们能够通过我们的技术做出全面、明智的决策。
 分析和见解。

 数据说明

我们使用雅虎财经 API 来获取与股票相关的数据，如股票价格、股票名称以及预测所需的其他重要特征以及综合历史股票数据，包括价格、交易量和市场趋势，使系统能够分析过去的表现和模式，这对于预测建模至关重要。

链接：https://developer.yahoo.com/api/

使用 Transformers 和 BERT 模型实现情感分析：

我在 Transformers 库中使用了 Transformer，特别是 BERT 模型，对与所选公司相关的新闻文章进行情绪分析。该系统可以通过了解新闻中传达的情绪来评估其对股价的潜在影响。

图（2）模型正在获取用户输入的股票相关的新闻链接并发布

图（3）这里它使用预先训练的模型进行情感分析并给出情感分数。

机器学习模型的集成：

使用随机森林、梯度提升和逻辑回归等机器学习算法来处理历史股票数据和情绪分析结果。开发能够从过去学习的预测模型

根据新闻情绪和历史表现预测潜在股票走势的数据趋势。

图(4) 使用不同的机器学习模型做出准确的预测

向用户提供可行的见解：

根据综合情况提供投资建议

分析历史数据和新闻文章的情绪。此外，还提供补充信息，包括比较分析、关键财务指标和视觉表示，使用户能够做出明智的投资决策。

图（5）对趋势线进行分析以找出可行的见解

图(6) 打印用户输入的股票及其价格

 数据源

本次个股推荐项目的数据来源包括：

历史股票数据（雅虎财经 API）：它包括特定时间范围内的每日股票属性——日期、开盘价、收盘价、最高价和最低价、交易量和调整后的收盘价。

通过雅虎财经 API 访问的结构化数据构成了历史趋势分析的基础。

新闻文章：该数据集由基于文本的新闻文章组成，包含文章标题、发布日期、内容和来源等属性。这些文章来源于财经新闻平台（雅虎）。

情绪标签（积极、消极、中性）可以通过 NLP 技术得出或分析。基于时间戳与股票数据对齐可以合并两个数据集以进行情绪驱动的股票预测。

 结论

总之，开发集成 NLP 技术和历史数据分析的股票推荐系统为帮助投资者做出明智的决策提供了一条有前途的途径。

该项目通过新闻文章的情绪分析和历史股票数据分析，有效地将自然语言处理 (NLP) 的力量结合起来，为投资建议生成预测见解。

该项目的成功实施凸显了其为投资者带来巨大利益的潜力。

通过利用雅虎财经 API 进行历史股票数据检索，并利用 BERT 模型等转换器进行情绪分析，该系统展示了处理大量信息并得出有价值的见解的能力。

此外，机器学习模型的集成使系统能够从过去的趋势中学习并预测潜在的股票走势，从而帮助决策。

进一步增强的建议包括完善机器学习模型以提高预测准确性，并结合更复杂的 NLP 技术进行细致入微的情感分析。

此外，扩大系统范围以包括实时数据更新和新闻文章来源多样化可以增强系统的可靠性和响应能力。

最终，该项目为金融领域的智能推荐系统提供了坚实的基础。

持续的完善和更新可以增强其功能，为投资者提供越来越可靠和可操作的见解，以便在动态的股票市场中做出审慎的投资决策。

 尾注

这是一个独特而有趣的项目，利用 NLP 和机器学习来解决现实生活中的问题。如果你发现更有趣的事情，请在评论区分享。

如果您有任何疑问或有兴趣合作将其用于商业用途，请将其发布在下面的评论框中。我希望每种方法都能简单地理解并遵循教程。

如果您有任何疑问，如果您有任何疑问，我将不胜感激地回答。

 关于作者

 阿布舍克·蒂瓦里

我是一名数据专家，专门从事机器学习、人工智能、Python、R 编程、Power BI、SQL、数据分析和可视化。

我目前作为人工智能开发实习生为塔塔社会科学研究所贡献专业知识，并担任 TechBenchers 的创始人。热衷于促进合作、探索数据驱动的想法和分享见解。与我联系进行有意义的讨论。

我目前正在浦那拉瓦萨校区的 CHRIST（被视为大学）——“分析中心”攻读数据科学学士学位。如果对博客有任何疑问，请随时与我联系。

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