标题：基于金融时间序列和舆情分析的股票分析系统
作者：张旭 薛雷 李敦宇
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：财经API，ARIMA，网络爬虫，NLP，舆情分析
摘要：结合我国与美国的不同国情，利用舆情分析、金融时间序列分析，开发出一套针对上证（深证）和美市的股票分析系统，调用雅虎财经API，实现了实时数据获取，在获取有效的数据后，首先对股票进行“烛台”化处理，针对不同股市，美股更多的基于市场规律，美市则采用自回归积分滑动平均模型（ARIAM）进行预测，上证股票则受政策影响更大，对此从新浪网进行舆情收集，然后来利用自然语言处理（NLP）进行股民的情感分析。