【摘 要】
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在今天这个互联网成为人们生活中最重要的信息传播与分享的时代,人们对“信息”的概念已经从传统的结构化数据延展到非结构化数据.文本数据作为重要的信息承载形式,其数据量
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院 北京 100083
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在今天这个互联网成为人们生活中最重要的信息传播与分享的时代,人们对“信息”的概念已经从传统的结构化数据延展到非结构化数据.文本数据作为重要的信息承载形式,其数据量增长的速度更是非常惊人.金融市场投资者在互联网上自由地发表自身的观点,如何从网络文本数据中总结出投资者的情绪、 判断投资者的行为对制定成功的投资策略非常关键.本文研究了如何运用文本数据挖掘提取出投资者的情绪,并研究了投资者情绪与我国股票市场的关系.本文系统地总结了文本数据挖掘的流程,即文本数据的爬取、 中文分词、 金融词典的构建、 文本情感值的计算.然后,本文用主成分分析法将消费者信心指数、 股市新开户数、IPO数量、 平均换手率、 成交量以及投资者的文本情感值综合成整体市场的投资者情绪指标.最后以沪深300指数研究目标,结合真实的数据分析了投资者情绪指数与股市的关系.证实了我国的投资者情绪指数与股票市场存在正向相关的关系,并且在牛市的时候情绪指数对股市的影响强于熊市下的影响滞后3阶的投资者情绪指数与沪深300指数的相关性最高,投资者情绪指数对沪深300指数具有良好的预测性.
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