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文檔簡介
1、本文研究的目的在于將Word2Vec模型引入股評文本分析領(lǐng)域,并研究利用相關(guān)的文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),生成一手的文本情感因子(關(guān)注度以及情感極性),并對文本情感因子與中證800指數(shù)及成分股的市場特征(收益率、波動性、換手率、超額收益)進行研究。本文首先利用獲得的東方財富網(wǎng)股吧數(shù)據(jù),構(gòu)造了文本情感因子,隨后對情感因子進行檢驗,并得出結(jié)論。本文的創(chuàng)新之處在于,使用了2013年新近提出的Word2Vec語言模型對詞向量進行建模,并整合詞典,把模型應(yīng)
2、用于中文股評文本之上;從多層次多角度考察情感分析的結(jié)果對股票行情的影響;以及考察了新的情緒因子在常見情緒代理變量上的信息載荷。相關(guān)的結(jié)論表明,Word2Vec模型可以有效地對中文論壇股評文本進行建模;大盤股的情緒因子變化規(guī)律與中小盤股存在差異;同時大盤股的情緒因子對市場特征的影響也與中小盤股存在出差異;投資者投資那些被關(guān)注較少、情感極性較低但近期迅速增加的小盤股,在未來五天里可能會獲得顯著的高(超額)收益、同時承擔(dān)較低的風(fēng)險;最后,新情
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