本文探讨了自然语言处理（NLP）在金融分析中的应用，特别是情感分析对股价预测的影响。研究表明，结合先进的NLP技术（如BERT和LSTM）与传统金融分析方法，可以显著提高股市预测的准确性。通过分析用户评论和市场数据，情感因素在量化交易中的重要性得到了验证，并为未来研究提供了方向。

本研究比较了传统方法与深度学习在时间序列预测中的表现，发现Deep AR优于其他方法，且不受训练数据量影响。研究还评估了多种深度学习算法在股价预测中的准确性，结果显示较低的平均绝对误差（MAE）能更准确预测股价。N-BEATS模型在短期负荷预测中表现最佳，外部因素显著影响模型准确性。