基于文本的多资产配置相关矩阵
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究旨在使用金融文本分析来估计多个资产之间的相关结构,并通过自然语言处理验证其对未来相关系数变化的预测准确性,结果表明该方法与传统的时间序列数据预测相比具有实用性。
本文介绍了一种利用Pearson相关系数建立情感分析和股票价格之间关系的新金融分析方法,为投资者和金融分析师提供透明且可解释的情感分析结果及其对股票价格的影响。
该研究旨在使用金融文本分析来估计多个资产之间的相关结构,并通过自然语言处理验证其对未来相关系数变化的预测准确性,结果表明该方法与传统的时间序列数据预测相比具有实用性。
本文介绍了一种利用Pearson相关系数建立情感分析和股票价格之间关系的新金融分析方法,为投资者和金融分析师提供透明且可解释的情感分析结果及其对股票价格的影响。