基于微博輿情的股票高頻交易分析技術研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代金融市場與信息網絡技術的不斷發(fā)展，證券市場的交易手段和方式正在不斷發(fā)生新的變化。股票市場作為影響最為廣泛的證券市場，已經顯現(xiàn)出大量的高頻交易特征。上述發(fā)展新趨勢引起了證券市場投資者、管理者及相關研究學者的高度關注，已成為證券市場研究領域的重要新熱點。
　　股票市場的高頻交易在很大程度上要受到市場情緒效應、投資者非理性行為的影響和各類事件沖擊所產生的噪聲干擾，對傳統(tǒng)的金融交易分析技術提出了新的挑戰(zhàn)。近年來，很多研究學者發(fā)現(xiàn)互

2、聯(lián)網微博輿情所反映的市場情緒傾向及上述情緒的傳播與股票高頻交易之間存在著很強的相關性，其內在機制及微博輿情的情緒分析方法是股票高頻交易分析技術中尚須深入探索和研究的關鍵問題。
　　本文選題來源于復旦大學金融研究中心高端學術研究交叉學科課題(No.2012FDFRCGD02)。本文試圖從行為金融學和情感計算角度構建基于微博輿情的股票高頻交易分析技術新方法。本文首先從股票高頻交易的影響因素入手，通過行為金融學分析并結合相關學者的實證結

3、論，闡述了中國股市在較大程度上受消息面和投資者情緒影響的基本特征。然后，進一步對各類事件消息所引發(fā)的輿情進行了分類，對上述輿情的產生、情緒傳播及由此所導致的交易行為這一過程和系統(tǒng)性機制做了深入剖析。在此基礎上，論文運用情感計算技術對微博輿情的情緒分析方法做了研究。
　　本文針對微博文本數(shù)據(jù)處理問題，基于自然語言處理思想，提出對表情、符號進行情感傾向分類，增加證券情感詞典等數(shù)據(jù)處理的探索性嘗試。本文針對微博輿情情感計算問題，基于SV