该文对互联网财经新闻中的情感倾向进行多维量化分析.引入卷积神经网络，按新闻类别提取多维情感特征，提出了融合多维情感特征和股票交易特征的股票价格LSTM预测模型.然后分别以贵州茅台和万科A为实证对象，对有无融合多维情感特征的股票预测模型进行比较.结果表明，引入基于财经新闻的多维情感量化特征，融合股票交易特征构建的股票预测模型能显著提高股票预测的准确率.
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