基于微博的股票投资者未来情感倾向识别研究

被引:3
作者
庞磊
李寿山
张慧
周国栋
机构
[1] 苏州大学计算机科学与技术学院
[2] 苏州大学自然语言处理实验室
关键词
计算机应用; 中文信息处理; 投资者情绪; 微博; 情感分类; 情感倾向;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
近年来,微博越来越受到网络用户的青睐,成千上万的用户通过发布微博共享他们的观点和情感。其中,有大量带有情感倾向(认为某事物"好"或"坏")的微博,这些微博反映了作者的情绪。投资者情绪(investor sentiment)是研究经济市场走向的重要指标,行为金融学认为股票投资者情绪影响投资者决策,进而影响股票市场,而反映股票投资者情绪的重要指标是投资者对股票市场未来行情的情感倾向(认为股票市场未来行情"好"或"坏")。通过对新浪微博(目前最大的中文微博平台)上股票投资者发布的文本进行情感信息方面的分析与研究,提出了一种自动识别股票投资者未来情感倾向的方法。该方法分为两级识别,第一级是:识别出微博中包含未来情感的句子;第二级是:将第一级识别出来的包含未来情感的句子分为正面评论(看涨)和负面评论(看跌)。实验结果表明,所提方法对自动识别股票投资者的未来情感倾向达到了非常好的效果。
引用
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共 4 条
[1]   基于Stacking组合分类方法的中文情感分类研究 [J].
李寿山 ;
黄居仁 .
中文信息学报, 2010, 24 (05) :56-61
[2]   投资者情绪和上证综指关系的实证研究 [J].
刘超 ;
韩泽县 .
北京理工大学学报(社会科学版), 2006, (02) :57-60
[3]  
Mood fluctuations, projection bias, and volatility of equity prices[J] . Rajnish Mehra,Raaj Sah.Journal of Economic Dynamics and Control . 2002 (5)
[4]  
How Useful Is the Sentiment Index?[J] . Michael E. Solt,Meir Statman.Financial Analysts Journal . 1988 (5)