網(wǎng)絡(luò)金融信息情感分析及其與股票市場波動關(guān)聯(lián)關(guān)系研究——基于SparkR的實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們越來越習(xí)慣通過其獲取自己所需的信息并發(fā)表自己觀點(diǎn)。在金融領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)金融信息已成為金融信息一種新的重要表現(xiàn)形式。以股票市場為例，財經(jīng)新聞、券商的在線投資報告、專家的在線股評、個人投資者參與互動的論壇、博客等每天都會實(shí)時產(chǎn)生大量與股票交易相關(guān)的信息。眾所周知，這些信息里包含的評論、觀點(diǎn)對股票市場有著影響;同時，股價的大幅波動也會影響網(wǎng)絡(luò)金融信息的內(nèi)容和情感。所以，網(wǎng)絡(luò)金融信息與股票市場有著一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。研究這

2、種關(guān)聯(lián)關(guān)系有助于提升投資者投資行為的科學(xué)性，也有助于為監(jiān)管者提供決策依據(jù)。
　　網(wǎng)絡(luò)金融信息來源廣泛、數(shù)據(jù)量巨大，且多為半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這給網(wǎng)絡(luò)金融信息內(nèi)容挖掘特別是情感分析增加了難度，也影響了分析其與市場關(guān)聯(lián)性的準(zhǔn)確性?；诖苏撐膰L試通過搭建SparkR平臺并研究相關(guān)的情感詞選擇和情感分類算法提高網(wǎng)絡(luò)金融信息分析的準(zhǔn)確性并進(jìn)而實(shí)證分析了信息情感與市場的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
　　論文首先定義了金融大數(shù)據(jù)分析框架，明確了分析思路

3、;其次從信息量和信息情感兩個方面分析網(wǎng)絡(luò)金融信息情感的計算，定義了三種情感計算方法，尤其是給出了如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)方式構(gòu)建金融特征詞詞典;然后給出了網(wǎng)絡(luò)金融信息獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇與情感計算所需技術(shù)并給予了其在SparkR平臺上的分布式實(shí)現(xiàn);最后從五個角度實(shí)證研究了網(wǎng)絡(luò)金融信息與股市的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并對研究結(jié)果給出了詳細(xì)的解釋說明;最后，通過四組對比實(shí)驗(yàn)證明了論文方案的有效性。
　　論文的研究為需求者如何快速獲取所需網(wǎng)絡(luò)金融信息，