基于投资者情绪的股票预测研究

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：004学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于投资者情绪的股票预测研究论文作者：上官彦辉学科：计算机科学与技术指导教师：蒋强荣副教授论文提交日期：2016年6月UDC：004学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201307034密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：基于投资者情绪的股票预测研究英文题目：STOCKPREDICTIONRESEARCHBASEDONINVESTORSENTIMENT论文作者：上官彦

2、辉学科专业：计算机科学与技术研究方向：计算机应用技术申请学位：工学硕士指导教师：蒋强荣副教授所在单位：计算机学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：上官彦辉日期：2016年6月23日关于

3、论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：上官彦辉日期：2016年6月23日导师签名：蒋强荣日期：2016年6月23日摘要摘要作为金融市场的重要组成部分，股票交易市场在经济的发展过程中起到了非常大的作用。2015年以来，伴随着我国A股市场的起伏，投资者的行为也由一开始的热情转为更加理性的交易。因此，研究股票预测，并给出合理的

4、投资建议，成为越来越热门的研究课题。传统的股票预测研究通常从股票市场的相关技术指标入手，而对于影响股票市场的投资者情绪等噪声因素，通常也是由股票市场的指标间接反映，对于股票预测来说，通常并没有特别好的效果。随着以web2.0为核心的网络技术的发展，越来越多的投资者开始从网络上发表一些自己对于股市的看法，并与他人的看法进行意见交换，这些原始的投资者观点就为我们研究投资者情绪提供了契机。本文首先抓取了股吧中的股评信息，利用支持向量机（SVM）将这些股评分为看涨、看跌、中立三种情感倾向，然后统计得到每天投资者对于某只股票的情绪指

5、数。用这两个指数作为股票市场预测研究的重要特征，我们构建了MI-SVM预测模型和SS-SVM预测模型，分别对大盘的收盘指数和部分股票的收盘价进行支持向量机回归分析，得出了SS-SVM模型优于MI-SVM模型的结论。本文的工作内容主要在以下几个方面：（1）了解情感分类的基本原理，理解文本的向量表示原理，在此基础上提出了基于文档结构的特征权重计算方法，将该方法应用在文本表示中，得到了不错的分类结果。（2）利用股吧中帖子的阅读数和回复数构造投资者关注度，以情感分类结果作为帖子的情感倾向，综合计算得到情感指数和意见分歧指数。（3）

6、了解股票预测的原理，并构建了两个股票指数的预测模型，一个仅考虑股票市场的基本技术指标，另一个综合考虑股市的技术指标和投资者情绪，对比两个模型的预测结果与真实情况的拟合程度。在本文实验中，得出了考虑投资者情绪指数有利于提高股票指数预测精度的结论。关键词：投资者情绪；支持向量机；情感分类；股票预测-I-AbstractAbstractAsanimportantpartofthefinancialmarket,stockhasplayedaverybigeffectintheprocessofeconomicdevelopmen

7、t.Since2015,withthefluctuationofChineseA-sharemarket,investors’sentimentalsobeginswithapassiontoamorerationaltrading.Therefore,itisbecomingmoreandmorepopularresearchtopictostudystockforecasting,andgivereasonableinvestmentadvice.Traditionalstockpredictionresearchis

8、usuallybasedontherelevanttechnicalindicatorsofthestockmarket,Andtheimpactofnoisefactors,suchasinvestorsentiment,isusuallyreflectedindirectlybytheindicat