Volume 2,Issue 1
融合舆情的黄金期货价格预测：RFECV特征选择与DNN模型
本文提出了一个面向黄金期货价格预测的“情绪指标增强 + 特征筛选 + 深度学习”的统一建模框架，重点探讨将多平台中文评论转化为可计算情绪特征，并与传统市场变量融合以提升预测精度。首先，基于情感词典与分词结果构建情绪强度，并进一步给出情绪波动率与7日滚动相关的一致性系数，使文本信息以时间序列形式进入模型输入。其次，引入以SVR为基学习器的RFECV进行递归特征消除与交叉验证筛选，保留关键价格变量、技术指标及情绪特征，降低维度并抑制噪声。最后，构建并对比CNN-线性回归混合模型与DNN模型进行预测评估，结果表明加入情绪指标后两类模型的误差指标整体改善，且对价格局部起伏与拐点刻画更贴近真实走势。该模型的作用与优点在于：可将非结构化文本信号标准化为通用可迁移特征，结合特征筛选与深度模型提高稳健性与泛化能力，适用于多类金融时间序列的预测任务。
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