基于股吧情感本体与传播的股市短线预测

发布时间：2022-02-18 09:50

　　为研究股吧文本中蕴含的股民情感对股市短线走势的影响,使用情感倾向点互信息算法构建面向股市的情感词典,分别考虑情感本体与情感来源传播建立面向股市的加权情感倾向得分模型,并进一步建立ARMA-GARCHX模型以分析股民情感与股市短线走势之间的关系.研究显示:面向股市的情感词典相比于传统情感词典具有更强的适应性,使用加权情感倾向得分模型建立的预测模型对股市走向的预测相比于传统方法具有更优良的预测效果. 

【文章来源】：经济数学. 2020,37(03)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引 言
2 研究现状
3 情感词典构建
4 模型构建与预测
    4.1 文本预处理
    4.2 文本表示与特征提取
    4.3 情感指数计算
5 预测分析
6 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于微博情感分析的股市加权预测方法研究[J]. 赵明清,武圣强.  数据分析与知识发现. 2019(02)
[2]中国共享单车市场的投资者情绪测评——基于网络文本挖掘的研究[J]. 徐小阳,路明慧,李玭.  金融发展研究. 2018(02)
[3]基于网络文本大数据的信息隐藏方法[J]. 师尚伟,黄永峰,王烨.  小型微型计算机系统. 2017(02)
[4]基于ARIMA模型的短期股票价格预测[J]. 吴玉霞,温欣.  统计与决策. 2016(23)
[5]网络股评对股市走势的影响:基于文本情感分析的方法[J]. 王洪伟,张对,郑丽娟,陆頲.  情报学报. 2015 (11)
[6]网络股评影响股市走势吗——基于股票情感分析的视角[J]. 张对.  现代经济信息. 2015(01)
[7]投资者情绪与股票特征关系[J]. 宋泽芳,李元.  系统工程理论与实践. 2012(01)
[8]中文文本情感分析综述[J]. 魏韡,向阳,陈千.  计算机应用. 2011(12)
[9]中文基础情感词词典构建方法研究[J]. 柳位平,朱艳辉,栗春亮,向华政,文志强.  计算机应用. 2009(10)
[10]倾向性分析用于金融市场波动率的研究[J]. 王超,李楠,李欣丽,梁循.  中文信息学报. 2009(01)

硕士论文
[1]基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究[D]. 陈晓东.华中科技大学 2012



本文编号：3630620