【摘 要】
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近年来,已有大量学者验证情绪指标与投资者回报之间的联系,但情绪指标的构建方式仍有较多改进空间。之前大多情绪指标的构建是基于市场交易数据构建的,而当前,文本数据的情感分析进展迅速,且金融类文本也有较多数据来源,能够更好的支撑金融文本情绪指标的构建。本文则利用了东方财富股吧的创业板评论文本数据,通过基础数据构建针对特定文本情感词典,加上简要的语义分析以及针对特定文本的词典扩充,分析股吧评论贴的文本倾向
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近年来,已有大量学者验证情绪指标与投资者回报之间的联系,但情绪指标的构建方式仍有较多改进空间。之前大多情绪指标的构建是基于市场交易数据构建的,而当前,文本数据的情感分析进展迅速,且金融类文本也有较多数据来源,能够更好的支撑金融文本情绪指标的构建。本文则利用了东方财富股吧的创业板评论文本数据,通过基础数据构建针对特定文本情感词典,加上简要的语义分析以及针对特定文本的词典扩充,分析股吧评论贴的文本倾向,旨在利用股吧文本数据构建构建出一个能够部分解释二级市场走势的投资者情绪指标。本文主要的研究成果如下:1、利用股吧文本数据的特性,构建出了较为合适的处理短文本数据的类型,可以更好的分析股吧文本数据的情感倾向。本文加入了简单语义分析构建情感指标,并且加强了情感单元识别系统,使得情感指标的构建更加准确,能够更好反应情绪指标;2、本文通过传统的情感词典,结合机器学习识别情感词以及双向情感算法,构建了更加适合特定文本的情感词典,使得情感识别更加精确。且本套算法可迁移至其他类型的文本,使得之后构建其他类型的情感词典更加简便;3、本文构建的文本情绪指标,相较于通用情感指标以及利用通用文本构建的情感指标更加有效,能够更好的指导样本内以及样本外股市的资产配置。且实证表明,文本情绪指标能够提供一定的信息增量,有较强的应用价值。
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