基于互联网评论的股票市场趋势预测

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1、硕士学位论文基于互联网评论的股票市场趋势预测STOCkMARKETTRENDFORECASTBASEDONINTERNETREVIEWS李玉梅哈尔滨工业大学2012年6月国内图书分类号：F830.91学校代码：10213国际图书分类号：336密级：公开管理学硕士学位论文基于互联网评论的股票市场趋势预测硕士研究生：李玉梅导师：闫相斌申请学位：管理学硕士学科：管理科学与工程所在单位：管理学院答辩日期：2012年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:F830.91U.D.C:336DissertationfortheM

2、asterDegreeinManagementSTOCkMARKETTRENDFORECASTBASEDONINTERNETREVIEWSCandidate:LiyumeiSupervisor:Prof.XiangbinYanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofManagementManagementscienceandSpeciality:EngineeringAffiliation:SchoolofManagementDateofDefence:June,2012Degree-Conferring-Ins

3、titution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学硕士学位论文摘要随着网络在国内普及率飞速增长，网络信息量呈几何级数增长，其传播的速度更是其它渠道难以匹敌的，成为人们最重要的信息来源之一。网络也成为金融领域信息重要的集散地，尤其是WEB2.0技术的发展，论坛、博客、聊天室等可以提供互动的技术不断涌现，使投资者可以参与到网络信息的创造、传播及获取的各个环节。论坛是最受欢迎的网络社区之一，众多的投资者在股票论坛中交流信息，分享经验以辅助投资决策，因此对其中信息的获取是了解投资者心理及行为的重要途径。相比国外

4、上百年历史的成熟的金融市场，成立仅二十余年的中国金融市场还处于发展阶段，监管制度不完善，投机者居多。众多投资者通过各种途径获取信息进行交易，作为获取信息的重要方式之一，对股票论坛的研究具有重要意义。行为金融理论认为投资者的心理及行为能够影响股票市场的表现，基于这一理论，本文对国内的股票市场进行了研究。本文提出了自动剔除领域无关评论的方法，成功剔除了84%的股票市场无关评论，并保留了90%以上的股票市场相关信息。本文对比了语义分析方法、机器学习方法及N-Gram方法三种情感分析方法，支持向量机结合信息增益的方法能够获得良好的实验结果。通过单

5、只股票价格影响因素分析，建立股票价格预测模型，能够比较准确地预测股票市场的价格。我们分析了股票价格影响因素，并建立回归模型对其进行预测。结果显示，滞后股票收盘价，情感指数，机构评分、滞后新闻数量能投对股票收盘价格进行解释。通过对通讯行业进行单因素方差分析，情感指数能够影响收益率及波动率。通过对上证指数及情感指数进行领先滞后分析发现，投资者情绪与滞后综合指数相关，与领先个股收盘价相关。关键词：股票市场；股票评论；情感分析；股票价格；预测-I-哈尔滨工业大学硕士学位论文AbstractAsthenetworkgetsarapidlypopul

6、arityinChina,andtheamountofinformationandpropagationvelocityareothersourcescannotmatch,theinternetbecomeoneofthemostimportantsourceofinformation.Thenetworkisalsoanimportantdistributioncenterforinformationofthefinancialsector,especiallywithWEB2.0technologydevelopment,forum

7、s,blogs,chatroomsandotherinteractivetechnologiesareemerging,sothatinvestorscanparticipateintheprocessofnetworkinformationcreation,disseminationandaccess.Stockforumisoneofthemostpopularonlinecommunity,alargenumberofinvestorsinthestockforumexchangeinformationandsharetheirex

8、periencestoassistinvestmentdecisions.Accessingtoinformationintheonlineforumisanimportantwayofund