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基于財經(jīng)新聞的股票收益方向預(yù)測

發(fā)布時間:2024-06-28 02:52
  在中國,研究股票收益率的方向?qū)τ诠墒型顿Y者具有重要的參考意義,尤其對于散戶投資者而言。方向預(yù)測實際上是一個二元選擇問題,通常采用Logistic二元選擇模型進行預(yù)測,但是傳統(tǒng)的參數(shù)模型在預(yù)測時需要對模型做出預(yù)先假設(shè),而非參數(shù)模型則很好地解決了這一問題,而且能夠較好地捕捉金融市場這種復(fù)雜系統(tǒng)的特性。因此本文基于非參數(shù)方法對股票收益率方向的預(yù)測進行研究。在經(jīng)濟發(fā)展的同時,互聯(lián)網(wǎng)也在快速成長,對于信息的挖掘不再局限于原有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),利用網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。近年來,“金融大數(shù)據(jù)”、“互聯(lián)網(wǎng)金融”等詞匯層出不窮,網(wǎng)絡(luò)平臺成了一個信息交換、表達情感之所,然而互聯(lián)網(wǎng)信息大多以文本形式存在。在金融領(lǐng)域,文本化的財經(jīng)新聞涵蓋了許多股票市場的重要信息,因此從財經(jīng)新聞角度出發(fā)研究股票收益方向,具有重要意義。Harvey&Oryshchenko(2012)提出了時變密度函數(shù)估計理論,并將此理論應(yīng)用于NASDAQ指數(shù)密度的估計,結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法可以充分地反映出金融資產(chǎn)的特性。Gu等(2018)基于此提出了一個時變因子加權(quán)非參數(shù)密度函數(shù)模型(F-TVF)。本文將財經(jīng)新聞作為研究...

【文章頁數(shù)】:56 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1論文結(jié)構(gòu)框架??

圖1-1論文結(jié)構(gòu)框架??

第五章:結(jié)論及展望。本章對全文進行總結(jié),得出結(jié)論,并給出目前文章中??尚存的不足之處以及改進方向。??本文的研究框架如圖1-1所示。??4??


圖3-2財經(jīng)新聞情感詞典構(gòu)建流程圖

圖3-2財經(jīng)新聞情感詞典構(gòu)建流程圖

例如:??句子1:我熱愛北京天安門??句子2:我喜歡北京天安門??那么,在詞向量表示中,由于“熱愛”和“喜歡”出現(xiàn)在上下文的一致性很??高,所以判斷這兩個詞的相似度應(yīng)該很高。??綜上,構(gòu)建財經(jīng)新聞情感詞典主要基于Hownet詞典、Loughran-McDonald??dictio....


圖3-6情感指數(shù)與股票收益率??20??

圖3-6情感指數(shù)與股票收益率??20??

持續(xù)下滑優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給不足導(dǎo)致票房增長不及預(yù)期政策執(zhí)行力度??不及預(yù)期??圖3-5文本分詞結(jié)果??根據(jù)財經(jīng)新聞情感詞典,判別出情感詞匯。計算得到情感指數(shù)如下所示。??積極詞匯組=['明確V支持有望V實現(xiàn)V增長V達到V增長??'增強V共同V有望',’支持V繁榮V優(yōu)質(zhì)V增長’]??消極....


圖4-1上證指數(shù)收益率序列直方圖與趨勢圖??為說明情感指數(shù)與股票收益序列的相關(guān)性,建立模型如下??

圖4-1上證指數(shù)收益率序列直方圖與趨勢圖??為說明情感指數(shù)與股票收益序列的相關(guān)性,建立模型如下??

為全面衡量模型的樣本外預(yù)測情況,本文采用滾動時間窗口預(yù)測策略,??將數(shù)據(jù)分為測試集與訓(xùn)練集,測試集樣本量T=60。首先對轉(zhuǎn)化為收益率的上證??指數(shù)進行描述性統(tǒng)計和正態(tài)性檢驗,并繪制直方圖與趨勢圖,如表4-1、圖4-1??所示。上證指數(shù)收益率(Returns)均值為0.03%,方差....



本文編號:3996330

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