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网络信息与股票市场的相关性探究

网络信息与股票市场的相关性探究

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网络信息 股票市场 文本挖掘 情绪指标 朴素贝叶斯算法

【摘要】:随着经济的发展和信息技术的进步,互联网已然成为现今网民进行情感交流、信息传播的主要渠道,互联网上每晚都有海量的信息形成。信息是投资者作出投资决策的重要根据。投资者投资失败在很大程度上是因为信息不对称引起的。在这样的背景下,研究网路信息与股票市场的关联机制股票配资,即探究怎么高效获得有效信息并通过剖析、挖掘提炼出有价值的知识进行市场预测,为投资者的市场分析和投资决策提供有力的根据,具有重要的理论意义和现实意义。因为股吧峰会上的信息与股票市场相关性最强,因此本文想要探究的是股吧峰会上的网路信息是否会对股票市场的收益率、成交量、波动率等导致影响。具体的做法是,利用爬虫软件搜集东方财富网股吧上上证50指数的50只成份股最近一年时间内的所有回帖数据共278万条,然后借助朴素贝叶斯分类算法将这种贴子分成“积极”、“中立”、“消极”三类,并按照分类结果建立投资者情绪指标、投资者意见分散度等网路信息变量。根据经验数据及对原始数据做的统计性描述结果,本文提出了3个假定:(1)股票市场的交易量与投资者在网路上的发帖量存在正向相关关系;(2)股票市场的收益率与投资者情绪指标存在正向的相关关系;(3)股票市场的日内波动率与投资者的意见分散度存在正向相关关系。

然后,以上证50指数为例,通过对投资者情绪指标、发帖量、投资者意见分散度这三个网路信息变量与收益率、成交量、日内波动率这三个股票市场变量分别做相关性分析,根据相关性分析的结果我们初步判定假定1和假定2创立,假设3不创立,即初步来看股票收益率与投资者情绪指标正向相关;股票市场的成交量与股吧发帖量正向相关;但股票市场日内波动率与投资者情绪指数无关。为了进一步探求各变量之间是否存在领先滞后的关系,本文分别在股市处于下降阶段和上涨阶段两个时期内,以50只个股的数据对网路信息变量与股票市场变量分别作了滞后期和不包含滞后期的面板数据回归剖析。面板数据回归的结果,正好验证了我们上述的初步判定结果。综合全文的检验剖析,本文得出以下推论:(1)股吧峰会的发帖者行为特点比较奇特股票与大盘的相关性,发帖时间比较固定。发帖量会在下午的10点和晚上的2点出现日内的两个高峰,之后会在晚上9点左右出现日内的第三个发贴高峰期。(2)网络信息变量与股票市场变量存在相关性。投资者情绪指标和投资者意见分散度可以用于解释股票市场的收益率。如果投资者情绪指标越激增,或者投资者意见越统一,市场阻力才会越小,同期的股票收益率也越高。另外,股吧发帖量可以挺好地用于对股票交易量的解释股票与大盘的相关性,股吧发帖量越大股票配资,股票的成交量也越大。(3)网络信息变量在某种程度上对股票市场具有预测的作用。通过运用含滞后项的面板数据回归模型,我们发觉,在股市处于下降阶段时,来自网路的历史信息可以用于预测包括收益率、成交量在内的股票市场变量,但对日内波动率这一变量没有预测作用。

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