新浪微博平台消息与股市相关性研究——基于文本数据挖掘技术

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随着互联网应用的发展,从早期的论坛、贴吧,到现在丰富的社交软件、社交平台,新闻信息不仅仅由报社、政府、官方发布,公司、个人和组织都是信息的发布源,投资者既是信息的接收者,也是信息的发布、传播者,大量呈指数型增长的信息散布在市场中,投资者既被信息影响,也通过个人发布的信息影响着其他投资者。  本文选择了2016年8月19日至2017年6月30日期间的上证指数以及新浪微博消息进行统计,选择此区间的原因是上证指数走势相对理性,没有出现急涨或者急速下挫的状况,通过对关键词的搜索并借助文本数据挖掘技术,搜集了每日涉及股市内容的新浪微博平台消息。在行为金融理论、投资者关注理论和投资者情绪理论的基础上,分析了新浪微博平台消息与投资者关注度、投资者情绪的关系。通过每日与股市相关的新浪微博平台消息数量,构建新浪微博投资者关注度指数,然后通过对每一条新浪微博平台消息进行情感分析,分为含有积极情绪的消息和含有消极情绪的消息,构建了投资者情绪指数。利用新浪微博投资者关注度指数、新浪微博投资者情绪指数、上证指数收盘价、上证指数涨跌幅、上证交易量等变量,进行了实证分析。  通过研究得出,与股市有关的网络信息会对股市的成交量和收益率造成影响,当与股市有关的网络信息增多,提高投资者对股票市场的关注度,提高交易的可能性,最终造成股市成交量的提高。在与股市相关的网络信息中,对市场乐观的消息占比越多,市场情绪越高涨股市表现越好,从而股票市场更容易获得超额收益,当与股市有关的网络信息中,对市场持悲观情绪的消息占比更多时,市场容易出现悲观的情绪,最终传导至交易,导致股市收益率下降。
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