基于微博情绪信息的股票市场预测

被引:54
作者
黄润鹏 [1 ]
左文明 [2 ]
毕凌燕 [2 ]
机构
[1] 香港科技大学工学院
[2] 华南理工大学经济与贸易学院
关键词
行为金融理论; 微博; 情感计算; 股价预测; 支持向量机;
D O I
10.13587/j.cnki.jieem.2015.01.006
中图分类号
F832.51 [];
学科分类号
1201 ; 020204 ;
摘要
行为金融理论的研究表明,股票投资者在进行投资决策时,容易受到自身的因素如情绪与心理因素的影响。以行为金融理论为依据,作出基本假设:微博情绪信息反映的社会整体情绪倾向能够影响并预测股票市场整体价格走势的变化。实证过程包括抓取新浪微博数据并进行预处理,生成情绪倾向时间序列,通过格兰杰因果关系检验上证指数时间序列与情绪倾向时间序列间的相关关系,建立支持向量机模型预测股票市场价格的变化来验证假设的正确性。实验结果显示加入微博情绪信息的预测模型能够获得更高的准确率,进而证明了本文所作假设的正确性。
引用
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页码:47 / 52+215 +215
页数:7
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