掌握投資關鍵消息！從當日熱門新聞預測股票走勢
基本資料處理篇 (附Python程式碼）

情境

在股票市場中，即時的消息對於投資者而言至關重要，為判斷股市漲跌的因素之一。注重消息面的投資者，會時常花費大量時間觀看新聞，以了解有關公司的資訊，或是整體金融市場的趨勢，才能把握住良好的投資機會。然而，全球各家新聞媒體一天發布的新聞總數動輒上百則，若要看完全部的新聞恐會耗費不少時間，因此希望能透過Reddit World News當日前25名熱門的新聞標題，預測道瓊工業指數的股價漲跌及幅度，以掌握大盤的走向，如圖一所示。

由於多半投資者非專職於投資，僅能利用零碎時間關心股市，然而，每日新聞數量眾多，「如何在有限的時間內掌握新聞，並加以預測股市走向進行投資」是當今投資者時常面臨的問題。若能將機器學習應用在預測股市，不僅能節省投資人瀏覽新聞的時間，亦能避免市場在漲時衝動跟風，或是錯過市場跌時的買入時機，免於成為別人收割的韭菜。

整體概況已幫讀者整理好，如圖二所示。

 

模型建立步驟

在開始進行資料分析前，圖三為我們的模型建立步驟，我們將會依照此順序進行資料處理及建置模型，本文為此系列文的第一篇，首先會簡介資料集的內容與格式，並說明如何處理每日精選的新聞標題，欲知詳情就繼續看下去吧！

資料前處理

對文本進行數據分析時，為了確保資料品質一致，常會花費大量時間進行資料前處理，例如：將資料標準化、去除非文本的部分、檢查拼字等，以提升資料的品質，進而增進模型的準確度，避免垃圾進、垃圾出的情形，因此資料前處理是不可或缺的步驟！

資料說明

原始資料共有3個資料集：

1. reddit news：含有新聞發布的日期，及新聞標題，每日共記載25則新聞。如圖四所示。

2. DJIA：包含日期，以及道瓊工業指數每日的開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量。如圖五所示。

3. 合併資料集：記載日期、當日道瓊工業指數為漲(1)或跌(0)，與Reddit news上當日最熱門的25則新聞標題（此指欄位名稱為「Top1」至「Top25」）。如圖六所示。

在了解完各個資料集的結構後，便可開始進行資料前處理，同時，這邊也附上Python的程式碼供大家參考，連結將放置於底下。

程式碼來源：臺灣行銷研究Github

資料前處理

本次資料處理的目標是運用新聞標題預測道瓊工業指數的漲跌，首先得處理新聞標題，將資料標準化，包括以下五個步驟：

1. 將所有字母轉為小寫

為了將資料標準化，利於後續模型判讀字詞，我們使用 lower()將字母皆轉為小寫。如圖七所示。

2. 刪除數字、標點符號

由於本篇主要為分析新聞中的英文字詞對股市漲跌的影響，數字及標點符號在此我們先運用 re.sub()刪除，並將英文字母保留。如圖八所示。

3. 去除英文字母

由圖八可觀察出每句新聞標題前方都有”b”，卻無任何意義，故運用 string.ascii_lowercase將英文小寫字母整理出來，再將它們納入停用詞中，並配合第四步驟。

4. 去除停用詞

停用詞指的是a、the、is、in等英文中常見的詞，這些詞語通常對理解整個句子的語義影響較小。我們透過 stopwords.words('english')得出英文中常見的停用詞，再將他們及第三步驟提及的英文字母一併去除。如圖九所示。

5. 詞幹提取與詞形還原

英文的名詞有複數型態，動詞則有過去式或進行式等，為了使單字標準化，利於模型計算單詞出現的次數，我們使用 WordNetLemmatizer()將字詞變回原形。以圖十為例，現在我們欲統計 「move」 在文本中出現的次數，文本中可能會出現「moves、moving、moved」等型態，若未進行詞幹提取與詞行還原，模型便會將上列三者認為是不同的字詞。因此我們得將字詞還原，使模型有效統計每個字詞出現的總次數，以利於後續的預測。

然後呢？

經由上述的資料處理步驟，我們已經完成了預測前的基本資料處理，然而現在字詞都是個別獨立的狀態，可能忽略了片語或是連續出現時有特殊含意，例如：nuclear power、United States（如圖十一所示，United States不可分為United和States兩個獨立的字詞）等，以及縮寫的情況，例如：United Stated簡寫為U.S.，這些部分都是尚未考慮進去的因素，可能會影響到後續使用機器學習模型的成效。因此下一篇文章將會繼續講解進階的資料處理步驟，讓各位讀者瞭解如何透過經典且進階的自然語言處理手法，為每一個文字分配重點權重，為後續機器學習模型預測股價的漲跌鋪好道路！欲知詳情，請待下回分曉~

參考資料

Daily News for Stock Market Prediction : https://www.kaggle.com/aaron7sun/stocknews

作者：蔡尚宏(臺灣行銷研究特邀作者)、劉睿哲(臺灣行銷研究特邀作者)、鄭晴文(臺灣行銷研究特邀作者)、鍾皓軒（臺灣行銷研究創辦人）