本文關鍵詞：文本挖掘選股與資產(chǎn)組合建模及其分散化研究

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【摘要】：文本挖掘是一項綜合性的課題,涉及數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學等眾多技術,是用來應對信息爆炸的有力武器�；ヂ�(lián)網(wǎng)上的信息汗牛充棟,其中不乏有用的知識,但無關的噪音更多,人力早已無從甄別,只有在現(xiàn)代計算機的性能飛躍發(fā)展的基礎上,使用分布式計算(Distributed Computation)如Hadoop、Map-Reduce等技術處理大數(shù)據(jù)。本文回顧了資產(chǎn)組合理論的起源與發(fā)展,及其在資本市場的深遠影響和廣泛運用,同時建立在這塊基石上的傳統(tǒng)金融學理論現(xiàn)今也受到越來越多的市場異象的挑戰(zhàn),所以一些學者借鑒了很多社會科學、行為學、心理學的理論成果,對市場異象給出了解釋,發(fā)展了行為資產(chǎn)組合理論。在前人研究的基礎上,我們證明了文本挖掘系統(tǒng)實施的可行性。本文致力于利用計算機技術分析金融文本的情緒,搭建了文本挖掘系統(tǒng),針對門戶網(wǎng)站的財經(jīng)新聞及雪球發(fā)貼,使用網(wǎng)絡爬蟲抓取文本,使用分布式計算和大規(guī)模支持向量機(LSSVM)對文本進行分類；設計了股票關注度、情緒量化指標,對這些金融文本數(shù)據(jù)進行量化分析；將該指標納入傳統(tǒng)價值選股模型,建立了文本挖掘選股模型。我們創(chuàng)新性地建立了中文文本挖掘系統(tǒng),首先對投資社交平臺一雪球網(wǎng)的金融文本數(shù)據(jù)進行了挖掘。我們創(chuàng)新性地設計了文本挖掘選股因子買入賣出信號,并驗證了該信號的有效性。對于傳統(tǒng)選股模型與文本挖掘選股模型,我們創(chuàng)新性地用有效賭注數(shù)來評判模型的優(yōu)劣,即對比二者的風險分散化水平。通過對比我們發(fā)現(xiàn),在傳統(tǒng)選股模型中加入文本挖掘選股因子,能提供一個有別于公司基本面、股價量價關系等指標的全新視角,有效增加選股模型的風險分散化水平,資產(chǎn)組合預期能獲得更為穩(wěn)定的低風險收益。文本挖掘模型的有效性,也從旁佐證了投資行為偏差的存在,通過對這些偏差的識別,能增加選股模型獲得超額收益的可能性。通過本文的研究,我們加深了對現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論的理解,對行為金融學的發(fā)展、文本挖掘技術的運用進行了非常有益的探討。
【關鍵詞】：文本挖掘 文本情緒 資產(chǎn)組合理論 行為金融學 分散化
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F830.91;TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-17
• 1.1.1 現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論的起源與發(fā)展12-13
• 1.1.2 現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論在資本市場的運用13-16
• 1.1.3 現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論存在的問題16-17
• 1.2 研究思路及創(chuàng)新點17
• 1.3 研究內(nèi)容及研究框架17-19
• 第二章 文獻綜述19-30
• 2.1 行為金融學19-21
• 2.2 文本挖掘理論21-28
• 2.2.1 信息源22-24
• 2.2.2 內(nèi)容分析的方法24-27
• 2.2.3 衡量文本情緒27-28
• 2.3 分散化理論28-29
• 2.4 本章小結29-30
• 第三章 文本挖掘系統(tǒng)30-40
• 3.1 文本挖掘系統(tǒng)實施方案30-36
• 3.1.1 數(shù)據(jù)來源30-32
• 3.1.2 文本挖掘系統(tǒng)架構32-36
• 3.2 文本挖掘選股因子36-40
• 3.2.1 熱點題材挖掘36
• 3.2.2 關注度指標36-37
• 3.2.3 情緒指標37-38
• 3.2.4 文本挖掘選股因子構建38-40
• 第四章 數(shù)據(jù)分析與實證研究40-55
• 4.1 “國企改革”樣本股統(tǒng)計性描述40-43
• 4.2 文本挖掘選股因子43-45
• 4.3 投資組合構建45-48
• 4.3.1 基準投資組合45-47
• 4.3.2 文本挖掘投資組合47-48
• 4.4 投資組合有效前沿對比48-49
• 4.5 投資組合分散化水平分析49-55
• 4.5.1 有效賭注數(shù)49-50
• 4.5.2 主成分賭注50-51
• 4.5.3 最小扭轉(zhuǎn)賭注51-52
• 4.5.4 投資組合分散化水平分析52-55
• 第五章 結論與展望55-56
• 參考文獻56-60
• 致謝60-61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 吳世農(nóng),韋紹永;上海股市投資組合規(guī)模和風險關系的實證研究[J];經(jīng)濟研究;1998年04期

2 諶志群;張國煊;;文本挖掘與中文文本挖掘模型研究[J];情報科學;2007年07期

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本文編號：911465