本文關(guān)鍵詞：社交數(shù)據(jù)和股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)系的研究

  更多相關(guān)文章： 股票價(jià)格波動(dòng) 社交數(shù)據(jù) 情感分析 Boosting算法

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展,越來(lái)越多的投資者將目光轉(zhuǎn)移到了互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)上面。不只是因?yàn)樗梢愿臃奖愕臑橥顿Y者提供及時(shí)的行情信息,提供交易渠道,方便投資者進(jìn)行股票交易,同時(shí)也因?yàn)樗谔峁┻@些服務(wù)的同時(shí),也成為了一個(gè)金融社交信息的共享平臺(tái)。大量而即時(shí)的社交數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在投資者面前,那是否可以通過(guò)它對(duì)股票的價(jià)格波動(dòng)做出一定程度的預(yù)測(cè),其中哪些社交因素對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的影響更大,是否可以基于預(yù)測(cè)模型幫助投資者改善投資策略,這是本文的主要研究?jī)?nèi)容。本文的主要研究對(duì)象是雪球網(wǎng)、新浪財(cái)經(jīng)、微博、東方財(cái)富網(wǎng)等互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)。首先通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)研究中重視網(wǎng)絡(luò)輿論分析,缺少對(duì)其他社交數(shù)據(jù)研究的現(xiàn)狀,提出研究假設(shè),找到并發(fā)掘在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)更具影響力的因素。然后,根據(jù)研究假設(shè)去有針對(duì)性的爬取相關(guān)的社交數(shù)據(jù),對(duì)非文本數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,對(duì)文本數(shù)據(jù)建立情感語(yǔ)料庫(kù),識(shí)別情感特征。之后,選擇合適的智能算法構(gòu)建特征模型驗(yàn)證假設(shè),建立預(yù)測(cè)模型,并能夠以一定的精度對(duì)股票價(jià)格的波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明,存在一些類似于股票新增關(guān)注程度的因素對(duì)股票的價(jià)格波動(dòng)的影響比輿論分析所體現(xiàn)的情感因素更強(qiáng),這些數(shù)據(jù)對(duì)股價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生的影響可能是因?yàn)榧磿r(shí)的社交數(shù)據(jù)反應(yīng)了該段時(shí)間內(nèi),投資者對(duì)股票市場(chǎng)發(fā)展的態(tài)度,并將這些因素與文本情感特征結(jié)合起來(lái)利用Boosting算法建立預(yù)測(cè)模型,在預(yù)測(cè)股票價(jià)格波動(dòng)的同時(shí),說(shuō)明所選社交數(shù)據(jù)對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)可以起到預(yù)測(cè)作用。并且,研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)天所收集的數(shù)據(jù)對(duì)下一個(gè)交易日的影響程度最深,并隨著時(shí)間的增長(zhǎng)呈遞減趨勢(shì)。本文為研究社交數(shù)據(jù)和股票價(jià)格波動(dòng)間關(guān)系提供了一定程度的貢獻(xiàn),豐富了該領(lǐng)域的理論,并為該領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方法,此外,能夠?yàn)橥顿Y者提供有價(jià)值的預(yù)測(cè)模型作為參考。
【關(guān)鍵詞】：股票價(jià)格波動(dòng) 社交數(shù)據(jù) 情感分析 Boosting算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-18
• 1.1 研究背景和研究意義8-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀分析13-14
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4 研究方法和技術(shù)路線15-18
• 第2章 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)18-28
• 2.1 社交數(shù)據(jù)與股票價(jià)格波動(dòng)研究的理論基礎(chǔ)18-26
• 2.1.1 股票投資理論18-19
• 2.1.2 文本挖掘與情感分析理論19-20
• 2.1.3 Boosting算法理論20-26
• 2.2 研究假設(shè)26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第3章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理28-47
• 3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源28-29
• 3.2 社交數(shù)據(jù)采集及其描述性統(tǒng)計(jì)29-36
• 3.2.1 股票市值板塊信息29-30
• 3.2.2 雪球用戶分享熱度排行榜30-31
• 3.2.3 雪球股票組合數(shù)據(jù)31-33
• 3.2.4 輿論文本信息33-34
• 3.2.5 股票價(jià)格詳情34-36
• 3.3 非文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理36-40
• 3.3.1 分享熱度排行榜標(biāo)準(zhǔn)化36-37
• 3.3.2 股票組合數(shù)據(jù)重構(gòu)37-38
• 3.3.3 股票走勢(shì)設(shè)計(jì)與處理38-40
• 3.4 文本數(shù)據(jù)情感分析40-46
• 3.4.1 語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建與特征詞提取40-43
• 3.4.2 情感分析與算法實(shí)現(xiàn)43-44
• 3.4.3 文本分析效果評(píng)價(jià)44-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第4章 社交數(shù)據(jù)與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的實(shí)證研究47-62
• 4.1 影響股票價(jià)格波動(dòng)的特征選擇47-53
• 4.1.1 特征變量相關(guān)性檢驗(yàn)47-50
• 4.1.2 特征變量重要性程度分析50-53
• 4.2 股票價(jià)格波動(dòng)預(yù)測(cè)模型53-60
• 4.2.1 建立概念模型53-55
• 4.2.2 模型評(píng)價(jià)與效果分析55-60
• 4.3 社交數(shù)據(jù)對(duì)股價(jià)波動(dòng)影響的啟示60-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 結(jié)論62-64
• 參考文獻(xiàn)64-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

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