在現(xiàn)代金融市場中，投資者情緒和市場動向之間有著密切的聯(lián)系。通過分析金融新聞、社交媒體、分析報告等文本數(shù)據(jù)中的情緒信息，可以更好地預測市場趨勢，輔助投資決策。傳統(tǒng)的金融情緒分析方法通常依賴于簡單的詞頻統(tǒng)計或情感詞典，但這些方法難以捕捉復雜的語言結構和隱含的情感表達，尤其是在金融領域，文本往往包含豐富的隱喻和專業(yè)術語。因此，如何有效地從大量非結構化文本數(shù)據(jù)中提取情緒信息，并結合市場數(shù)據(jù)進行準確的市場預測，成為了一個重要的研究課題。 近年來，隨著自然語言處理（NLP）技術的迅猛發(fā)展，尤其是基于深度學習的先進語言模型（如BERT、GPT等）的出現(xiàn)，情感分析能力得到了顯著提升。先進語言模型通過對大規(guī)模語料的預訓練，能夠理解金融文本中的復雜語義結構，并準確識別出隱含的情緒傾向?；谶@些模型的金融情緒分類不僅能夠提高情感分析的準確性，還可以為市場預測提供更具參考價值的情緒數(shù)據(jù)。 本研究旨在利用先進的語言模型進行金融情緒分類，并探討其在市場預測中的應用。通過整合文本數(shù)據(jù)與市場數(shù)據(jù)，建立情緒與市場動向的映射關系，進一步提高市場趨勢預測的準確性。研究將結合機器學習、深度學習等技術，分析金融市場中的情緒變化，并驗證情緒分類對市場波動預測的有效性。此研究不僅有助于完善金融情緒分析方法，也為金融市場的量化投資提供了新思路和技術手段。