财经新闻与股市投资策略研究——基于财经网站的文本挖掘

发布时间：2017-09-16 18:08

  本文关键词：财经新闻与股市投资策略研究——基于财经网站的文本挖掘

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【摘要】：本文利用网络爬虫技术获取了9个知名财经网站上的海量文本信息,通过文本挖掘技术深度挖掘了财经新闻的主要关键词,随后利用随机森林算法找到了影响收益率和上证指数收益变化的主要变量,并研究了这些变量与股票涨跌之间的关系,最后通过机器学习算法构建了交易策略。研究结果表明,财经新闻对股票市场的投资有重要的参考价值,本文采用的研究方法对交易判断正确率达到66.7%,对投资判断具有重要参考意义。
【作者单位】： 中南财经政法大学博士后流动站;湖北经济学院信息管理与统计学院;中南财经政法大学统计与数学学院;
【关键词】： 文本挖掘 百度指数 邻近算法 随机森林
【基金】：国家社会科学基金项目《大数据背景下金融统计方法研究》(14CTJ008) 中国博士后科学基金第58批面上资助项目《基于数据挖掘的金融大数据的随机动态分析》(2015M582317)
【分类号】：TP391.1;F832.51
【正文快照】： 一、引言 在金融投资领域,人们为了以最快的方式获取交易信息,往往通过网络搜索来获取信息。网络搜索获取的通道,已经成为投资者获取市场信息不可或缺的途径。网络信息的提取和挖掘对发现市场行情和市场情绪有着重要意义。 传统领域,人们通过公司研报、财务报表、交易数据、

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2 王汉超;面向财经新闻的智能搜索平台的研究与应用[D];中国科学技术大学;2015年

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本文编号：864605