深度学习 + 新闻情绪分析进行股票价格预测（完整实战指南）

股票价格受市场波动、宏观经济、行业趋势、舆论情绪等多种因素影响，是一个复杂且难以预测的系统。近年来，随着 深度学习（Deep Learning） 与 新闻情绪分析（News Sentiment Analysis） 的快速发展，我们终于能够利用人工智能同时捕捉价格行为与市场情绪，从而构建更准确的预测模型。

本篇文章将从

为什么要使用深度学习
为什么必须加入新闻情绪
系统架构
特征工程
模型示例
使用场景与限制
进行全面讲解，非常适合算法交易、金融 AI、数据科学开发者参考。

1. 为什么用深度学习预测股票价格？

传统模型（如线性回归）无法捕捉市场中大量非线性关系。
而深度学习具有以下优势：

深度学习的强项

能学习非线性结构
擅长处理多变量时间序列
可识别趋势、周期、反转等复杂模式
能自动适应市场结构变化
可融合多源数据（价格 + 技术指标 + 新闻文本）

常见模型

LSTM / GRU：时序特化
1D CNN / TCN：捕捉短期形态
Transformer：对长序列、多特征最强

2. 为什么加入“新闻情绪”？

股价会对新闻产生快速而显著的反应，特别是在重大事件爆发时：

财报发布
合规事件
并购消息
政治风险
社交媒体舆论
CEO 变动
政策突然调整

因此，仅靠价格数据的预测往往不够。

新闻情绪能提供：

投资者的恐惧或乐观程度
事件冲击的方向与强度
价格无法解释的突发波动
市场整体氛围与预期变化

实际项目中，加入情绪后，预测能力可提升 5–20%。

3. 系统架构（Top-Down Mermaid 图）

flowchart TD
    A["新闻来源：News API / RSS / 社交媒体"] --> B["情绪分析模型（FinBERT / LLM）"]
    B --> C["生成每日情绪特征"]

    D["股票 OHLCV 数据 + 技术指标"] --> E["特征工程与数据融合"]
    C --> E

    E --> F["深度学习模型（LSTM / CNN / Transformer）"]
    F --> G["输出：价格预测 / 方向预测 / 回报率"]
    G --> H["回测与交易策略评估"]

4. 数据与特征工程（Feature Engineering）

（1）价格相关特征

开盘、最高、最低、收盘（OHLC）
成交量
日收益率、对数收益率
波动率
技术指标（RSI、MACD、EMA、ATR 等）

（2）新闻情绪特征

特征名	含义
sentiment_mean	当日平均情绪得分
sentiment_max	当日最正面情绪
sentiment_min	当日最负面情绪
sentiment_volume	当日新闻数量
risk_keywords	负面关键词出现频率，如 fraud / downgrade

（3）时间维度特征

前 1–3 天情绪滞后值
情绪变化率
事件标记（如财报日、重大公告日）

5. 模型如何学习？

常见方式是使用 过去 60 天 的所有特征作为输入，然后预测：

明日收盘价
上涨/下跌方向
或下一周期回报率

模型强项一览

LSTM → 长序列依赖
CNN/TCN → 短期行为识别（突破、反转）
Transformer → 最强泛化性，适合多特征融合

6. 示例代码（简化版）

价格 + 情绪数据合并

df = pd.merge(price_df, sentiment_df, on="Date", how="left")
df.fillna(0, inplace=True)

生成时序输入

def create_sequences(data, w=60):
    X, y = [], []
    for i in range(w, len(data)):
        X.append(data[i-w:i])
        y.append(data[i, df.columns.get_loc("Close")])
    return np.array(X), np.array(y)

LSTM 模型

model = Sequential([
    LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(60, n_features)),
    LSTM(64),
    Dense(32, activation="relu"),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")