随着互联网应用的飞速发展和用户人数的急剧增长，股市评论与观点在很大程度上反映了股市行情，也影响着股市涨跌。因此，如何快速高效地分析到网民对股市的态度和观点，对股市预测具有很大指导意义。论文研究通过分析不同专业人士发布股评的情感极性来预测股票上涨与下跌趋势。提出了一种综合金融词组词典和结尾段加权的情感分析方法，能解决情感字典分析方法对领域依赖性问题，有效地提高了情感分析准确度。另外，论文还提出了一种加窗的股票预测模型，可用于分析预测事件窗口的最佳值。实验结果表明，基于股评情感分析来预测特定股票上涨或下跌趋势具有较好效果。
2021-09-12 17:51:30
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港股通过沪股通、深股通进入的资金，简称北向资金。港股通的数据简称南向资金。从统计结果上来看，北向资金已经成为中国股市涨跌的重要参考。哪我们能从哪些渠道获取北向资金，或者南向资金的流向，以及具体的金额呢，从而给我们在股市中的操作提供一些参考呢？
今天我们使用tushare的编程接口，获取北向资金，具体到沪股通、深股通的流向及资金量，实现方法非常简单。具体代码如下：
import tushare as ts
import pandas as pd\ntoken='c0*******8c'
pro = ts.pro_api(token)
hgt = pro.moneyflow_hsgt()
hgt
2021-09-05 21:03:41
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以宏观经济变量为研究变量，运用多因子GARCH-MIDAS（Mixed Data Sampling）模型研究了我国宏观经济与股市波动之间的关系。研究结果表明：多因子GARCH-MIDAS模型较好地描述了宏观经济与股市波动之间的关系。工业增加值和社会消费品零售总额会对股市长期波动产生正向影响，并且这种影响有逐渐增强的趋势。利率与货币供给量则在不同经济发展阶段对股市波动的影响表现出一定的差异性，这主要是与当时的宏观经济环境以及经济变量自身的特征有关。
2021-09-04 19:11:27
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