本文探讨了情感分析在金融市场中的应用，研究了新闻情感对股票价格预测的影响。通过多种模型和社交媒体数据，发现情感分析显著提高了短期股价趋势和大型公司股票的预测准确率。研究提出的几何超图注意力网络（GHAN）有效捕捉金融新闻与市场反应的复杂关系，具有重要的实际应用潜力。

本文探讨了多种基于深度学习和机器学习的股票价格预测模型，如LSTM、ARIMA和CNN-LSTM。研究表明，LSTM模型在预测准确性和投资组合优化方面表现优越，尤其适用于非线性和时变数据。通过引入新的损失函数和混合建模方法，研究提升了预测能力，为投资策略提供了有效指导。

本文探讨了自然语言处理和深度学习在股票价格预测中的有效性。研究发现，情感分析、流动性驱动变量和社交媒体数据显著影响市场波动。使用几何超图注意力网络（GHAN）等先进模型，可以更准确地捕捉金融新闻与市场反应之间的复杂关系，从而提高预测准确性。

本研究比较了传统方法与神经网络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。同时，研究回顾了多种深度学习算法在股票价格预测中的应用，表明结合多模型的方法能有效提升预测准确性。

本文介绍了一种利用深度学习和限价单数据预测股票价格的方法，采用LSTM和卷积滤波器以提高预测精度。研究设计了新特征并进行实验评估，解决了中间价格运动预测问题，并提出了高频限价单市场的公共基准数据集。此外，探讨了贝叶斯神经网络在头寸控制中的应用，揭示了深度学习模型在实际市场中的局限性，并提出了新的预测算法和市场制造策略。

本文讨论了预测股票价格的挑战性问题，介绍了利用外部知识进行股票价格预测的方法。文章将外部知识分为非图形化格式和图形化格式，并综合了以前的研究工作。文章描述了从非结构化数据源中获取外部知识并纳入股票价格预测模型的方法，探索了将外部知识与历史价格特征相结合的融合方法。此外，文章还提供了相关数据集的汇编，并讨论了未来研究方向。