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文档摘要

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摘要

股指预测作为金融领域的一项重要研究内容，对于投资者决策、市场分析

和风险管理具有重要意义。随着互联网成为人们获取信息的主要渠道，网络上

的股民评论数据日益成为预测股指趋势的重要信息源。这些评论数据不仅反映

了股民的情绪和观点，还蕴含着对市场和公司的直观感知和实时反馈。因此，本

文致力于探索如何将股民评论数据中的情感信息量化，并与传统的金融数据相

结合，以提高股指预测的准确性。

本文的主要工作体现在以下三个方面：(1)我们通过基于熵值、基于支持向

量及基于特征空间覆盖的三种不同的主