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燕洼仙草/Listed-company-news-crawl-and-text-analysis

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MIT License Copyright (c) 2018 Damon Li Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

简介

上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下: 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据(开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 对抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果,抽取出每条新闻里所包含的(0支、1支或多支)股票名称,并将所对应的所有股票代码,组合成与该条新闻相关的股票代码列表,并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本,利用该支股票的... 展开 收起
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