【摘 要】
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大多数研究人员基于财经文本对股票市场进行建模分析时,根据情感语义分析设计情绪指标预测市场未来走势。此类模型的准确率严重依赖情感词典的质量,情感词典的构建过程繁琐,且从财经文本中挖掘出的情感倾向并不能保证一定对股票走势产生影响,情感语义分析存在理论上的缺陷性。为了解决这个问题,基于信息理论模型的假设,以量价关系分析代替情感语义分析,基于LDA主题模型与去噪量价均线策略构建了融合主题模型与量价关系的股
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大多数研究人员基于财经文本对股票市场进行建模分析时,根据情感语义分析设计情绪指标预测市场未来走势。此类模型的准确率严重依赖情感词典的质量,情感词典的构建过程繁琐,且从财经文本中挖掘出的情感倾向并不能保证一定对股票走势产生影响,情感语义分析存在理论上的缺陷性。为了解决这个问题,基于信息理论模型的假设,以量价关系分析代替情感语义分析,基于LDA主题模型与去噪量价均线策略构建了融合主题模型与量价关系的股市热点挖掘模型。在实验周期内与“上证指数”、“深证成指”及“创业板指”对比,整体而言,模型挖掘出的热点板块最大涨幅平均数与基准指数平均数几乎持平,最大值为基准指数的236%;运行周期超过100个交易日热点板块的最大涨幅平均数为基准指数的126%;挖掘出热点板块的个数为43,最大涨幅超过“创业板指”的有9个,超过“深证成指”的有17个,超过“上证指数”的有34个,由此可以证明股市热点挖掘模型的有效性和实用性以及本文对于股市热点理论分析的正确性。在热点板块挖掘研究的基础上,引入生命周期理论对热点板块的走势进行描述,根据20日去噪量价均线与“突破”确认规则设计符合股市热点演化特性的时间窗口划分程序;定义“新闻强度”、“指数强度”和“成交量强度”对股市热点进行先离散式演化建模。模型实验结果证实了生命周期理论对于股市热点的适用性,从中也可得出财经新闻信息对热点板块走势的影响过程和规律。
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