發(fā)布時(shí)間：2020-09-18 12:20

　　 股票市場(chǎng)表現(xiàn)的影響因素一直都是學(xué)者和股民討論的熱點(diǎn),除了經(jīng)濟(jì)基本面及公司經(jīng)營(yíng)情況外,大量研究表明投資者情緒也會(huì)對(duì)股市漲跌起到一定作用。尤其是中國(guó)這樣的新興市場(chǎng),股市自成立至今不足30年,個(gè)人投資者盲目從眾、追漲殺跌的羊群效應(yīng)較為明顯。目前學(xué)術(shù)界對(duì)投資者情緒的測(cè)度方法主要是依賴(lài)證券市場(chǎng)交易數(shù)據(jù),如封閉式基金折價(jià)率、IPO首日溢價(jià)率等間接指標(biāo)作為投資者情緒的代理,其客觀性、時(shí)效性一般,對(duì)于投資者情緒衡量的準(zhǔn)確性無(wú)法保證。另一方面,隨著互聯(lián)網(wǎng)及Web2.0時(shí)代的發(fā)展,越來(lái)越多人參與到網(wǎng)絡(luò)社交媒體中進(jìn)行信息的交流和討論,并且也通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息幫助自己做出決策。而股票論壇作為投資者交流與討論投資經(jīng)驗(yàn)與觀點(diǎn)的平臺(tái),其中蘊(yùn)含了豐富的信息值得進(jìn)行挖掘和研究。本文從互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘這一創(chuàng)新視角出發(fā),利用Python編程抓取了新浪股吧中的股民發(fā)帖信息及新浪財(cái)經(jīng)多空投票數(shù)據(jù),通過(guò)文本情感分析技術(shù)提煉出投資者情緒指標(biāo),并與股票市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)投資者情緒與股票市場(chǎng)收益率及成交量均呈現(xiàn)出較高的正相關(guān)性,且前者在短期內(nèi)有助于預(yù)測(cè)股市下一交易日的漲跌,而對(duì)成交量的影響作用通常超過(guò)10個(gè)交易日。同時(shí),本文還基于研究結(jié)果為投資者優(yōu)化投資策略,以及為監(jiān)管層建立健康穩(wěn)定的投資環(huán)境,促進(jìn)我國(guó)股市健康發(fā)展提供了建議。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：F832.51
【部分圖文】：

圖 1-1 技術(shù)路線Fig.1-1 Research Idea1.4 論文結(jié)構(gòu)本文主要分為六個(gè)部分，各章節(jié)的內(nèi)容安排如下所示：第一章：緒論。本章主要介紹論文的研究背景、研究目的和意義、研究方法、技術(shù)路線和論文結(jié)構(gòu)等。第二章：理論分析及文獻(xiàn)綜述。通過(guò)閱讀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，了解行為金融學(xué)理論對(duì)股票市場(chǎng)的解釋?zhuān)�并了解各時(shí)期學(xué)者們對(duì)于投資者情緒的衡量方式，梳理并總結(jié)前人的研究成果和經(jīng)驗(yàn)，為本文打下扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。第三章：數(shù)據(jù)來(lái)源選擇和收集。通過(guò)對(duì)比不同網(wǎng)站股票論壇的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可操作性，選擇合適的數(shù)據(jù)來(lái)源，并利用 Python 爬蟲(chóng)程序，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取和存儲(chǔ)，便于后續(xù)分析。第四章：文本情感分析及投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建。運(yùn)用不同的文本分析技術(shù)，對(duì)下載的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和提煉，并對(duì)比不同情感分類(lèi)技術(shù)的準(zhǔn)確性，從而構(gòu)

圖 2-1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分類(lèi)方法步驟1 Steps of sentiment analysis based on Machine Lear金融學(xué)理論角度出發(fā)，解釋了投資者情緒。其次，梳理了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于投資者情波動(dòng)的實(shí)證研究結(jié)果，指出傳統(tǒng)視角下的、收集成本高及存在滯后性的缺陷。而隨率先開(kāi)始嘗試從海量 Web2.0 數(shù)據(jù)中挖掘有多都是基于英語(yǔ)語(yǔ)言文本及歐美發(fā)達(dá)證券構(gòu)與英語(yǔ)存在較大差異，且中國(guó)證券市場(chǎng)關(guān)領(lǐng)域的研究相對(duì)還比較匱乏。目前國(guó)內(nèi)媒體角度來(lái)研究投資者情緒方面已經(jīng)做出相同，文本情感分析方法相對(duì)較為粗糙，此得出結(jié)論也無(wú)法統(tǒng)一，說(shuō)服力不強(qiáng)。結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)和不足基礎(chǔ)上，嘗試通過(guò)網(wǎng)

圖 4-1 基于情感詞典的情感分析算法邏輯Fig.4-1 steps of sentiment analysis based on sentiment dictionary示了本文基于情感詞典法的股評(píng)情感分類(lèi)效果：表 4-1 基于情感詞典的情感分類(lèi)效果評(píng)估Precision Recall F-measure樂(lè)觀 73.6% 75.5% 74.5%悲觀 77.1% 74.2% 75.6%發(fā)現(xiàn)，在所有樂(lè)觀情緒的帖子中，有 75.5%的帖子被算法法標(biāo)注為樂(lè)觀的帖子中，準(zhǔn)確率達(dá)到 73.6%；同樣，在所有 74.2%的帖子被算法識(shí)別了出來(lái)，而被算法標(biāo)注為悲觀的 77.7%。可以看出，在我們擴(kuò)充了基本情感詞典之后，情前學(xué)者的研究結(jié)論要提高了不少�？紤]到這一方法操作簡(jiǎn)類(lèi)有效性也達(dá)到了可以接受的水平。在下一節(jié)中我們將著算法，即目前學(xué)術(shù)界研究較為熱門(mén)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法，分類(lèi)準(zhǔn)確性。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2821638