互聯(lián)網(wǎng)時代,股市投資者獲取金融市場信息、進行股票交易和交流等活動幾乎都是通過互聯(lián)網(wǎng)進行的。其中,股吧、論壇等網(wǎng)絡平臺聚集了大量個人投資者和機構投資者,他們會在這些網(wǎng)絡平臺發(fā)表對股市或者某只股票走勢的看法,也會相互評論進行交流。行為金融學認為,人的決策行為是不理性的、且容易受到所處環(huán)境的影響,這也為股市投資研究提供了新的視角:通過研究股吧、論壇等網(wǎng)絡平臺的輿情來探究其對股市、投資的影響。本文使用機器學習中的支持向量機算法（SVM）構建基于網(wǎng)絡輿情的量化選股模型,對網(wǎng)絡輿情因子指標是否對量化選股模型的選股能力有影響來展開研究。首先,利用網(wǎng)絡爬蟲對2017年8月至2018年8月滬深300成分股的在線股評文本進行采集,對采集的股評文本進行情感分析后,計算出網(wǎng)絡輿情因子值。然后,將網(wǎng)絡輿情因子與通過有效性因子檢驗的7個基本面因子和技術面因子相結合,使用前3個月因子數(shù)據(jù)優(yōu)化多因子量化選股模型的參數(shù),并使用后9個月的因子數(shù)據(jù)進行回測,對比加入與未加入網(wǎng)絡輿情因子的量化選股模型回測結果顯示:（1）在回測期間,基于網(wǎng)絡輿情的量化選股模型獲得了8.07%的超額收益（基準為滬深300指數(shù)）,而同期未加入網(wǎng)絡... 

【文章來源】：西南民族大學四川省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 導論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻綜述
        1.2.1 國外文獻
        1.2.2 國內(nèi)文獻
        1.2.3 文獻評述
    1.3 研究思路、內(nèi)容及方法
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 研究方法
    1.4 本文創(chuàng)新點及不足之處
第2章 相關理論與技術基礎
    2.1 量化投資概述
    2.2 機器學習
        2.2.1 機器學習概念
        2.2.2 支持向量機
    2.3 網(wǎng)絡爬蟲
    2.4 文本情感分析
        2.4.1 文本表示模型
        2.4.2 文本特征選擇
        2.4.3 文本特征權重
        2.4.4 文本分類算法
    2.5 本章小結
第3章 網(wǎng)絡輿情因子的建立
    3.1 股評文本數(shù)據(jù)采集
    3.2 股評文本數(shù)據(jù)預處理
        3.2.1 人工標注
        3.2.2 中文分詞
        3.2.3 特征選擇
        3.2.4 股評的文本表示
    3.3 構建網(wǎng)絡輿情因子
        3.3.1 建立情感分類模型
        3.3.2 計算網(wǎng)絡輿情因子值
    3.4 本章小結
第4章 多因子量化選股策略實證分析
    4.1 候選因子選取及預處理
        4.1.1 候選因子選取
        4.1.2 因子值的預處理
    4.2 因子有效性的檢驗
    4.3 多因子量化選股模型的構建
        4.3.1 SVM算法參數(shù)優(yōu)化
        4.3.2 多因子量化選股模型的建立
    4.4 基于網(wǎng)絡輿情因子的量化選股模型建立
    4.5 本章小結
第5章 結論與展望
    5.1 結論
    5.2 對未來的展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Python的新浪微博數(shù)據(jù)爬蟲[J]. 周中華,張惠然,謝江.  計算機應用. 2014(11)
[2]在線文本情感分析技術及應用[J]. 樂國安,董穎紅,陳浩,賴凱聲.  心理科學進展. 2013(10)
[3]基于MACD指標的智能選股系統(tǒng)設計與開發(fā)[J]. 張靜,黃東軍.  企業(yè)技術開發(fā). 2010(07)

碩士論文
[1]基于SVM算法的多因子選股模型實證研究[D]. 周漸.浙江工商大學 2017
[2]基于XGBoost算法的多因子量化選股方案策劃[D]. 李想.上海師范大學 2017
[3]網(wǎng)絡輿情分析關鍵技術研究[D]. 劉澤光.東北大學 2013
[4]基于多因子量化模型的A股投資組合選股分析[D]. 江方敏.西南交通大學 2013
[5]基于估值與業(yè)績的選股策略有效性研究[D]. 汪洋.電子科技大學 2010
[6]股票價格分析[D]. 袁捷.西南交通大學 2009



本文編號：3434392