基于共现分析和关联规则的概念股共现网络研究
发布时间：2021-09-17 05:52
为全面地把握概念股的热点及关联性,降低投资风险,基于股票共现构建概念股共现网络,对概念股进行了热点概念发现、共现分析与关联规则挖掘,实证检验概念股之间的关联性强度。结果表明:概念股中股票共现现象普遍存在,短期热点概念股是热点事件的反映,长期热点概念股是投资策略驱动的结果;热点概念股与相关联的概念股因股票共现而表现出趋同效应,通过共现分析和关联规则相结合,精确计量了概念股关联性的强度和方向。
【文章来源】：管理现代化. 2020,40(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
热点概念股的时间网络
PPP分别与环保、水务、水利概念股存在股票共现,这表明热点概念股的涨跌趋势可以通过股票共现传导给路径上的其他概念股。为了进一步从社会网络的视角理解概念股之间的关系,对于每一个概念股,选取与其具有最大共现次数的概念股作为网络中的节点,并用边连接从而构成概念股共现网络。通过Python语言的Networkx库和Matplotlib库进行概念股共现网络的构建和可视化,得到如图2所示的部分概念股共现网络。网络以大数据概念股为中心呈星状展开,离中心距离最近的概念股包括人工智能、独角兽、白酒、科创版等;同时网络还出现了以物联网、智慧城市、区块链等概念股为中心的社团结构,从网络中可以发现特色小镇与旅游概念股存在依存关系,央企改革与核电概念股显著相关。在概念股共现网络以及热点概念股演化分析的基础上,本文提出股票市场中概念股的三阶段循环过程,新旧概念股通过股票共现产生关联,概念股的三阶段循环过程如下。
共现分析和关联规则对概念股关联性的强弱和方向进行了量化。为了验证符合关联规则的概念股之间市场表现的一致性,选取云计算、智慧城市概念股进行验证,其中,云计算概念股共有116只股票,智慧城市概念股共有126只股票,股票共现数为41,置信度为74.2%,jaccard系数为0.20,这表明两概念股为正向关联性。以两概念股的共同股票000063.SZ为信息源节点,绘制SIR(Susceptible Infected Removed)曲线,图3是两概念股中其它股票受信源影响的SIR曲线图。图3中I线表示股价大幅上涨或下跌的股票数量随时间变化情况,R线表示股价稳定的股票数量随时间变化情况,S线表示有大幅上涨或下跌概率的股票数量。通过SIR曲线对比发现,云计算和智慧城市概念股的SIR曲线基本一致,这证实了通过共现分析和关联规则可以有效的计量概念股之间的关联性强度和方向,SIR曲线表现出的一致性表明,在共现分析的基础上对股票进行关联规则分析是可靠的、准确的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于APRIORI算法的股票板块指数联动性研究[J]. 董晓芳,刘晓楠. 河北企业. 2019(08)
[2]我国互联网金融风险研究的网络结构和主题聚类——基于CiteSpace的知识图谱分析[J]. 廖先玲,蔡成铭. 金融理论与实践. 2018(08)
[3]人工智能网络热度与其概念股绩效的相关性研究[J]. 王晓彦,陈晓凡,胡德宝. 南方金融. 2017(08)
[4]基于百度指数的投资者关注度与股票市场表现的实证分析[J]. 陈植元,米雁翔,厉洋军,郑君君. 统计与决策. 2016(23)
[5]“一带一路”概念股价格关联网络模型及应用[J]. 苗晴,姚洪兴. 财会月刊. 2016(11)
[6]经济学研究热点领域知识图谱:共词分析视角[J]. 姜春林,杜维滨,李江波. 情报杂志. 2008(09)
[7]基于关联规则挖掘的股票板块指数联动分析[J]. 叶银龙. 统计教育. 2008(09)
本文编号：3398100
【文章来源】：管理现代化. 2020,40(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
热点概念股的时间网络
PPP分别与环保、水务、水利概念股存在股票共现,这表明热点概念股的涨跌趋势可以通过股票共现传导给路径上的其他概念股。为了进一步从社会网络的视角理解概念股之间的关系,对于每一个概念股,选取与其具有最大共现次数的概念股作为网络中的节点,并用边连接从而构成概念股共现网络。通过Python语言的Networkx库和Matplotlib库进行概念股共现网络的构建和可视化,得到如图2所示的部分概念股共现网络。网络以大数据概念股为中心呈星状展开,离中心距离最近的概念股包括人工智能、独角兽、白酒、科创版等;同时网络还出现了以物联网、智慧城市、区块链等概念股为中心的社团结构,从网络中可以发现特色小镇与旅游概念股存在依存关系,央企改革与核电概念股显著相关。在概念股共现网络以及热点概念股演化分析的基础上,本文提出股票市场中概念股的三阶段循环过程,新旧概念股通过股票共现产生关联,概念股的三阶段循环过程如下。
共现分析和关联规则对概念股关联性的强弱和方向进行了量化。为了验证符合关联规则的概念股之间市场表现的一致性,选取云计算、智慧城市概念股进行验证,其中,云计算概念股共有116只股票,智慧城市概念股共有126只股票,股票共现数为41,置信度为74.2%,jaccard系数为0.20,这表明两概念股为正向关联性。以两概念股的共同股票000063.SZ为信息源节点,绘制SIR(Susceptible Infected Removed)曲线,图3是两概念股中其它股票受信源影响的SIR曲线图。图3中I线表示股价大幅上涨或下跌的股票数量随时间变化情况,R线表示股价稳定的股票数量随时间变化情况,S线表示有大幅上涨或下跌概率的股票数量。通过SIR曲线对比发现,云计算和智慧城市概念股的SIR曲线基本一致,这证实了通过共现分析和关联规则可以有效的计量概念股之间的关联性强度和方向,SIR曲线表现出的一致性表明,在共现分析的基础上对股票进行关联规则分析是可靠的、准确的。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于APRIORI算法的股票板块指数联动性研究[J]. 董晓芳,刘晓楠. 河北企业. 2019(08)
[2]我国互联网金融风险研究的网络结构和主题聚类——基于CiteSpace的知识图谱分析[J]. 廖先玲,蔡成铭. 金融理论与实践. 2018(08)
[3]人工智能网络热度与其概念股绩效的相关性研究[J]. 王晓彦,陈晓凡,胡德宝. 南方金融. 2017(08)
[4]基于百度指数的投资者关注度与股票市场表现的实证分析[J]. 陈植元,米雁翔,厉洋军,郑君君. 统计与决策. 2016(23)
[5]“一带一路”概念股价格关联网络模型及应用[J]. 苗晴,姚洪兴. 财会月刊. 2016(11)
[6]经济学研究热点领域知识图谱:共词分析视角[J]. 姜春林,杜维滨,李江波. 情报杂志. 2008(09)
[7]基于关联规则挖掘的股票板块指数联动分析[J]. 叶银龙. 统计教育. 2008(09)
本文编号：3398100
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