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建立在有效市场假说基础之上的传统金融理论认为金融资产价格充分反映了所有可得的信息。而行为金融学则强调投资者行为中的非理性成分,认为除了股票的基本价值,反映投资者预期的投资者情绪也会对股票价格产生重要影响。因此从投资主体出发,在行为金融理论的基础上研究股票市场的波动,不失为一种有效的方式。而网络媒体的发展为情绪的度量提供了直接来源,从股票评论中获取投资者的看法与预期成为金融分析的重要手段。非结构化的股票评论对投资者情绪的提取造成了一定挑战,为解决这部分问题,本文运用词向量技术和关联规则方法构建并扩展了