• 一、功能演示 • 核心流程（5步流水线） plain [输入] 英文文本文件（支持多文件合并） ↓ [分词] 正则提取 + 小写统一 + 标点过滤 ↓ [清洗] 停用词过滤 + 短词过滤（--min-len） ↓ [统计] Counter 高效计数（O(n) 时间复杂度） ↓ [排序] 频率降序 + 同频字母升序 ↓ ...

本项目旨在研究社交媒体情感与股票价格走势之间的关联，通过融合Twitter推文数据和股票历史价格数据，构建多模型股票涨跌预测系统，并进行模拟回测验证。研究覆盖6只科技股（AAPL、AMZN、GOOG、GOOGL、MSFT、TSLA），支持T+1和T+7两个时间维度的涨跌预测。