股评师分析报告文本情感分析预测股价
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github有一个Apple股价预测项目，https://github.com/Twabeeric/AAPLTextMining
股评师分析报告是否会对股价产生影响，为此本文使用文本情感分析对股评师报告对文本数据进行了度量。
项目数据包括：
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Apple 2017-2018股价数据
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ThomsonOne网站Sherri Scribner（德意志银行股评师）对Apple公司周度研究报告（2017-2018），有65个docx文件
导入数据
我们需要按照日期，将报告与股价数据按照日期合并到一起， 我们先导入分析师报告，一共有65个docx文件
将日期Date整理为datetime类型
导入Apple公司股价数据
将股价和分析师报告按照Date合并
文本情感计算
pysentiment库对金融文本数据进行情感计算。查了下该库的官方文档，发现该库提供了两大情感分析
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Harvard IV-4 英文通用情感分析，喜怒哀乐，主要是形容词情感词典
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Loughran&MCdonald 英文金融情感分析，金融领域特有的情感词典
该库的教程可见于 http://bit.ly/2LECfw5
使用pandas的apply批处理方法，可以批量对对某一列施行某种算法（计算函数）
可视化
查看股价与报告的情感得分走势关系
本文只是找了很少的数据，从图中走势看，LM金融情感极性得分（lm_polarity）与股价price走势更相似。说明对于苹果公司而言，通过对股评师有关苹果公司的报告进行文本情感计算，能够一定程度上预测股价走势。
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