新浪微博平臺消息與股市相關性研究--基于文本數據挖掘技術.pdf

1、隨著互聯網應用的發(fā)展，從早期的論壇、貼吧，到現在豐富的社交軟件、社交平臺，新聞信息不僅僅由報社、政府、官方發(fā)布，公司、個人和組織都是信息的發(fā)布源，投資者既是信息的接收者，也是信息的發(fā)布、傳播者，大量呈指數型增長的信息散布在市場中，投資者既被信息影響，也通過個人發(fā)布的信息影響著其他投資者。
　　本文選擇了2016年8月19日至2017年6月30日期間的上證指數以及新浪微博消息進行統計，選擇此區(qū)間的原因是上證指數走勢相對理性，沒有出現

2、急漲或者急速下挫的狀況，通過對關鍵詞的搜索并借助文本數據挖掘技術，搜集了每日涉及股市內容的新浪微博平臺消息。在行為金融理論、投資者關注理論和投資者情緒理論的基礎上，分析了新浪微博平臺消息與投資者關注度、投資者情緒的關系。通過每日與股市相關的新浪微博平臺消息數量，構建新浪微博投資者關注度指數，然后通過對每一條新浪微博平臺消息進行情感分析,分為含有積極情緒的消息和含有消極情緒的消息，構建了投資者情緒指數。利用新浪微博投資者關注度指數、新浪微

3、博投資者情緒指數、上證指數收盤價、上證指數漲跌幅、上證交易量等變量，進行了實證分析。
　　通過研究得出，與股市有關的網絡信息會對股市的成交量和收益率造成影響，當與股市有關的網絡信息增多，提高投資者對股票市場的關注度，提高交易的可能性，最終造成股市成交量的提高。在與股市相關的網絡信息中，對市場樂觀的消息占比越多，市場情緒越高漲股市表現越好，從而股票市場更容易獲得超額收益，當與股市有關的網絡信息中，對市場持悲觀情緒的消息占比更多時，市