情感分析与文本blob 使用Textblob进行情感分析

股市动荡，集群波动，基于情绪和新闻报道的价格波动很普遍。 贸易商使用各种公开可用的信息来预测营销决策。 本文使用对可公开获得的新闻报道的情感分析，为交易者提供了有关股票交易的建议。 它基于一个假设，即新闻文章对股票市场有影响，以此假设为基础，我们研究了新闻与股票趋势之间的关系，并证明了负面新闻对股票市场具有持续影响。 为了证明这一假设，使用了半监督学习技术来构建新闻分类的最终模型。 研究表明，以TF-IDF为特征的SVM在进一步分析中表现良好。 预测模型的准确性超过90％，与股票的退货标签具有52％的相关性。