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投资决策受投资者行为偏好的影响，相对于西方国家成熟的金融市场，我国金融市场更容易受到市场情绪的影响而产生波动，因此捕捉市场情绪对股价的预测尤其重要。本案例致力于构建一个能有效衡量我国市场投资者情绪变化的金融市场指数，从而用于股票价格预测。本案例爬取2024年第二季度（4月1日至6月24日）贵州茅台的东方财富股吧评论共18000条。基于此数据集，本案例使用SnowNLP预训练了支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）和决策树等多种机器学习模型，将其用于情感分类。经多次实验后，本案例选用准确率最高的SVM模型。基于情感分类结果，本案例构建市场情绪指标并分析其与贵州茅台收盘价的相关性，发现二者具有显著的负相关性。最后，本案例使用股票的基本价格数据和市场情绪指标，训练长短期记忆神经网络（LSTM）模型，用于对贵州茅台收盘价进行预测。最终发现通过LSTM模型，市场情绪指标可以较好的预测股票的价格走势，为投资者提供意见。

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