互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展使得非專業(yè)的個(gè)體投資者可以通過在線金融社區(qū)分享信息并表達(dá)傾向.本文利用東方財(cái)富網(wǎng)的5 178 824條用戶評論,運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類算法,提取并測量了在線用戶對未來市場看漲或看跌的支持傾向,并從市場收益和波動(dòng)兩個(gè)方面,檢驗(yàn)了在線用戶支持傾向及其一致性對股市的影響.結(jié)果表明,在線用戶當(dāng)期支持傾向?qū)ξ磥淼墓墒惺找婢哂酗@著的負(fù)向影響,支持傾向的一致性則會(huì)放大市場的波動(dòng)幅度.進(jìn)一步的證據(jù)表明,用戶支持傾向很大程度上是基于股票市場的歷史表現(xiàn)而形成,且具有一定的"羊群效應(yīng)". 

【文章來源】：管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,23(02)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

訓(xùn)練樣本數(shù)量對訓(xùn)練效果的影響

圖3 支持傾向發(fā)生前后10天的累計(jì)收益率

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3520925