最近在研究评论和情绪的对应关系
我的思路是这样的，假设大家的评论和股票的涨跌有关系。
而评论文字的情绪高低和股票的涨跌也有关系，那么只要读取评论的情绪值，即可预判股票的涨跌了。这里有个问题，你怎么知道评论文字的情绪高低呢？
显然通过其他地方找到的训练库获得的训练结果是不准确的。
因此我提出了一个方案：
将单位时间段内的股票涨跌幅度设置为不同的数值，并归一化，股票涨得越多，值越大。
并把相关时间段前一点的评论和此归一化数值对应，以此归一化数值作为情绪值训练模型。
这是一个可以验证的模型。
如果可行，那就可以利用这个方法设计出来的模型去预测股票涨跌。
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本文标题：雪球评论与情绪
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