社交数据和股票价格波动关系的研究

发布时间：2017-07-16 09:09

  本文关键词：社交数据和股票价格波动关系的研究

  更多相关文章： 股票价格波动 社交数据 情感分析 Boosting算法

【摘要】：随着互联网金融的快速发展,越来越多的投资者将目光转移到了互联网社交平台上面。不只是因为它可以更加方便的为投资者提供及时的行情信息,提供交易渠道,方便投资者进行股票交易,同时也因为它在提供这些服务的同时,也成为了一个金融社交信息的共享平台。大量而即时的社交数据呈现在投资者面前,那是否可以通过它对股票的价格波动做出一定程度的预测,其中哪些社交因素对股票价格波动的影响更大,是否可以基于预测模型帮助投资者改善投资策略,这是本文的主要研究内容。本文的主要研究对象是雪球网、新浪财经、微博、东方财富网等互联网金融平台。首先通过对国内研究中重视网络舆论分析,缺少对其他社交数据研究的现状,提出研究假设,找到并发掘在互联网环境下对股票价格波动更具影响力的因素。然后,根据研究假设去有针对性的爬取相关的社交数据,对非文本数据进行结构化处理,对文本数据建立情感语料库,识别情感特征。之后,选择合适的智能算法构建特征模型验证假设,建立预测模型,并能够以一定的精度对股票价格的波动进行预测。研究结果表明,存在一些类似于股票新增关注程度的因素对股票的价格波动的影响比舆论分析所体现的情感因素更强,这些数据对股价波动产生的影响可能是因为即时的社交数据反应了该段时间内,投资者对股票市场发展的态度,并将这些因素与文本情感特征结合起来利用Boosting算法建立预测模型,在预测股票价格波动的同时,说明所选社交数据对股票价格波动可以起到预测作用。并且,研究发现当天所收集的数据对下一个交易日的影响程度最深,并随着时间的增长呈递减趋势。本文为研究社交数据和股票价格波动间关系提供了一定程度的贡献,丰富了该领域的理论,并为该领域的研究提供了新的思路和方法,此外,能够为投资者提供有价值的预测模型作为参考。
【关键词】：股票价格波动 社交数据 情感分析 Boosting算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-18
• 1.1 研究背景和研究意义8-11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-14
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.2.3 研究现状分析13-14
• 1.3 主要研究内容14-15
• 1.4 研究方法和技术路线15-18
• 第2章 理论基础与研究假设18-28
• 2.1 社交数据与股票价格波动研究的理论基础18-26
• 2.1.1 股票投资理论18-19
• 2.1.2 文本挖掘与情感分析理论19-20
• 2.1.3 Boosting算法理论20-26
• 2.2 研究假设26-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 数据采集与预处理28-47
• 3.1 数据来源28-29
• 3.2 社交数据采集及其描述性统计29-36
• 3.2.1 股票市值板块信息29-30
• 3.2.2 雪球用户分享热度排行榜30-31
• 3.2.3 雪球股票组合数据31-33
• 3.2.4 舆论文本信息33-34
• 3.2.5 股票价格详情34-36
• 3.3 非文本数据结构化处理36-40
• 3.3.1 分享热度排行榜标准化36-37
• 3.3.2 股票组合数据重构37-38
• 3.3.3 股票走势设计与处理38-40
• 3.4 文本数据情感分析40-46
• 3.4.1 语料库构建与特征词提取40-43
• 3.4.2 情感分析与算法实现43-44
• 3.4.3 文本分析效果评价44-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第4章 社交数据与股价波动关系的实证研究47-62
• 4.1 影响股票价格波动的特征选择47-53
• 4.1.1 特征变量相关性检验47-50
• 4.1.2 特征变量重要性程度分析50-53
• 4.2 股票价格波动预测模型53-60
• 4.2.1 建立概念模型53-55
• 4.2.2 模型评价与效果分析55-60
• 4.3 社交数据对股价波动影响的启示60-61
• 4.4 本章小结61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-70
• 致谢70

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本文编号：547931