从1985年发行第一张股票开始，迄今为止我国股票市场已经走过了三十多年，且发展迅速，到现在已有沪深两大证券交易所、数百家证券公司以及近亿规模的投资者。随着中国经济的迅速发展，金融领域在国民经济当中的地位越来越高，这带动了学术界对金融市场开展更深入细致的研究，我国的金融机构和投资者也开始认识到分析股市和预测市场趋势的重要性。研究股市的变化规律不仅对投资者来说是一个有效的投资参考，对国家宏观调控方面也有很重要的作用。
股市的变化通常会受很多因素的影响，如宏观调控政策、市场环境、交易策略、公司经营状况等，投资者可通过多种途径获取这些信息，进而采取相应的投资决策或行为。实际上，所有与财经相关的信息可能都会在一定程度上影响投资者的决策行为，进而对股价的波动造成影响。目前已经有大量文献表明，新闻对股价波动是有影响的。近些年来，由于互联网技术的快速发展，信息的发布和获取方式发生了很大改变。截至2019年6月，我国网民的规模已经达到8.54亿，互联网普及率达到61.2%。互联网的便捷性和实时性使得信息的传播变得更加简便快速。
在这样一个信息爆炸的时代中，互联网不再是一个简单的信息发布平台，而是逐渐成为了传播新闻媒体的主流载体。投资者可以通过各类财经网站、论坛等高效快捷地接收到与股市行情相关的政策、行业及上市公司的新闻报道，而这些信息会或多或少地影响广大投资者的决策行为。通过分析这些互联网信息与股价变化规律的相关性，不仅对于投资者制定投资策略而言有积极作用，对国家宏观调控方面也具有重要意义。目前学术界和工业界关注的热点问题也正是如何对互联网财经新闻、论坛内容等文本信息进行深入挖掘，以更准确地预测股票市场的变化趋势。
从1985年发行第一张股票开始，迄今为止我国股票市场已经走过了三十多年，且发展迅速，到现在已有沪深两大证券交易所、数百家证券公司以及近亿规模的投资者。随着中国经济的迅速发展，金融领域在国民经济当中的地位越来越高，这带动了学术界对金融市场开展更深入细致的研究，我国的金融机构和投资者也开始认识到分析股市和预测市场趋势的重要性。研究股市的变化规律不仅对投资者来说是一个有效的投资参考，对国家宏观调控方面也有很重要的作用。
股市的变化通常会受很多因素的影响，如宏观调控政策、市场环境、交易策略、公司经营状况等，投资者可通过多种途径获取这些信息，进而采取相应的投资决策或行为。实际上，所有与财经相关的信息可能都会在一定程度上影响投资者的决策行为，进而对股价的波动造成影响。目前已经有大量文献表明，新闻对股价波动是有影响的。近些年来，由于互联网技术的快速发展，信息的发布和获取方式发生了很大改变。截至2019年6月，我国网民的规模已经达到8.54亿，互联网普及率达到61.2%。互联网的便捷性和实时性使得信息的传播变得更加简便快速。
在这样一个信息爆炸的时代中，互联网不再是一个简单的信息发布平台，而是逐渐成为了传播新闻媒体的主流载体。投资者可以通过各类财经网站、论坛等高效快捷地接收到与股市行情相关的政策、行业及上市公司的新闻报道，而这些信息会或多或少地影响广大投资者的决策行为。通过分析这些互联网信息与股价变化规律的相关性，不仅对于投资者制定投资策略而言有积极作用，对国家宏观调控方面也具有重要意义。目前学术界和工业界关注的热点问题也正是如何对互联网财经新闻、论坛内容等文本信息进行深入挖掘，以更准确地预测股票市场的变化趋势。
股市一直是一个热门的研究问题，对股市变动规律的研究和预测是学术界和业界非常关注的一个话题。比起已有的研究成果，分别从新闻的情感和主题两个方面，分析财经新闻与中国股市的关系，对这一类问题提供了不同的研究角度。此外，需要先对非结构化的文本进行处理，再利用文本挖掘技术和自然语言处理等方法，探究财经新闻与中国股市之间的关系，这可以帮助投资者明确财经新闻与股市之间的关系，以做出更好的投资决策。
研究结果也可辅助上市公司和监管机构进行决策，具有很大的参考价值。大数据时代带来了海量的数据和复杂的数据结构，使得研究者们不断改变研究金融领域问题的方法。迄今为止，依据文本信息对股市变化规律的研究仍然是一个热门领域并受到了国内外众多学者的重视，到目前为止也产生了很多研究成果，本节选取三个方面总结目前已有的部分研究。
媒体关注度有很多衡量指标，比如新闻数量、标题等，这方面的研究是最早出现的。早在1971年，Niederhoffer就对《纽约时报》上发布的重大新闻进行了研究，并分析市场指数在新闻发布之后的涨跌情况。他发现在重大新闻发布当天股市的反应最为强烈。他还人工将新闻分为20种预定义的类别，并分析市场对不同类别新闻的反应，结果表明市场对利坏消息有过度反应的趋势。Mitchell等研究了道琼斯公司每天报道的新闻数量与包括交易量和市场收益在内的证券市场活动的总体度量之间的关系，研究发现道琼斯的新闻数量与市场活动直接相关，但是新闻公告中的模式并不能解释市场活动的周内效应。
股市一直是一个热门的研究问题，对股市变动规律的研究和预测是学术界和业界非常关注的一个话题。比起已有的研究成果，分别从新闻的情感和主题两个方面，分析财经新闻与中国股市的关系，对这一类问题提供了不同的研究角度。此外，需要先对非结构化的文本进行处理，再利用文本挖掘技术和自然语言处理等方法，探究财经新闻与中国股市之间的关系，这可以帮助投资者明确财经新闻与股市之间的关系，以做出更好的投资决策。
研究结果也可辅助上市公司和监管机构进行决策，具有很大的参考价值。大数据时代带来了海量的数据和复杂的数据结构，使得研究者们不断改变研究金融领域问题的方法。迄今为止，依据文本信息对股市变化规律的研究仍然是一个热门领域并受到了国内外众多学者的重视，到目前为止也产生了很多研究成果，本节选取三个方面总结目前已有的部分研究。
媒体关注度有很多衡量指标，比如新闻数量、标题等，这方面的研究是最早出现的。早在1971年，Niederhoffer就对《纽约时报》上发布的重大新闻进行了研究，并分析市场指数在新闻发布之后的涨跌情况。他发现在重大新闻发布当天股市的反应最为强烈。他还人工将新闻分为20种预定义的类别，并分析市场对不同类别新闻的反应，结果表明市场对利坏消息有过度反应的趋势。Mitchell等研究了道琼斯公司每天报道的新闻数量与包括交易量和市场收益在内的证券市场活动的总体度量之间的关系，研究发现道琼斯的新闻数量与市场活动直接相关，但是新闻公告中的模式并不能解释市场活动的周内效应。
在早期研究新闻与股票之间的关系时，还未涉及到新闻的内容，如今信息技术快速发展，学者们开始应用文本挖掘技术来处理海量的新闻文本，并从中提取有效信息以探究新闻内容对股票的影响。Feldman等将KDD与文本分类范式相结合，总结出了一套KDT的框架结构。KDT是最早出现的文本挖掘模型，之后文本挖掘技术在研究中的应用逐渐变得广泛oAntweiler等【叫以《华尔街日报》的上市公司消息为研究对象，首先使用朴素贝叶斯将其按主题进行分类，然后运用事件研究法来分析新闻对股票的影响。他们发现股票的平均异常收益率在新闻事件发生前后呈现相反的变化趋势，说明市场存在过度反应。而且新闻的发布对异常收益的影响将持续很多天，和有效市场假说并不一致。
Mittermayer构建了一个能在新闻发布后立即预测股票价格趋势的新闻分类和交易系统。这个系统由三部分组成，首先通过应用文本预处理技术从新闻中提取相关信息，然后将新闻分为预定义的类别，最后根据分类的结果构造合适的交易策略。
SchumakerR.P等利用支持向量机并结合不同的文本表示方法如BagofWords、命名实体等建立回归模型来预测新闻发布20分钟后的股票价格，以此来研究新闻对股价的影响。Tang等建议在股价预测中引入时间序列方法，他们将新闻挖掘与时间序列分析相结合来预测日内股价。实验结果表明，该算法能够显著提高时间序列分析在股价预测中的性能。此外该算法在股价趋势预测方面也有较好的效果。国内也有部分学者使用文本挖掘技术进行研究。田大钢等以22家上市公司为研究对象，使用文本挖掘技术挖掘出这些公司年报中和财务绩效指标有关的内容，并根据14个财务绩效指标将公司聚成4类，再对每类公司的投资价值进行分析。
陈华等基于互联网股市新闻，借助自定义金融词典，采用文本挖掘对个股新闻文本进行分类，并对相应的板块进行分析。赵丽丽等首先借助文本挖掘将新闻内容量化为影响股市波动的因子，然后将量化后的因子作为多元线性回归模型的一个自变量，股票的累计异常收益率为回归模型的因变量，以研究新闻影响因子和股市波动的关系。孟雪井等以9大财经网站上的文本信息为样本,利用文本挖掘进行财经新闻关键词的提取，构造了反映股市的词频和词项信息，并在此基础上使用随机森林挑选出对收益造成影响的主要变量，最后结合百度指数利用机器学习算法构建模型来预测收益率的涨跌，并建立了交易策略。这一研究方法的正确率达到了66.7%。
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股市的变化通常会受很多因素的影响，如宏观调控政策、市场环境、交易策略、公司经营状况等，投资者可通过多种途径获取这些信息，进而采取相应的投资决策或行为。实际上，所有与财经相关的信息可能都会在一定程度上影响投资者的决策行为，进而对股价的波动造成影响。目前已经有大量文献表明，新闻对股价波动是有影响的。近些年来，由于互联网技术的快速发展，信息的发布和获取方式发生了很大改变。截至2019年6月，我国网民的规模已经达到8.54亿，互联网普及率达到61.2%。互联网的便捷性和实时性使得信息的传播变得更加简便快速。
在这样一个信息爆炸的时代中，互联网不再是一个简单的信息发布平台，而是逐渐成为了传播新闻媒体的主流载体。投资者可以通过各类财经网站、论坛等高效快捷地接收到与股市行情相关的政策、行业及上市公司的新闻报道，而这些信息会或多或少地影响广大投资者的决策行为。通过分析这些互联网信息与股价变化规律的相关性，不仅对于投资者制定投资策略而言有积极作用，对国家宏观调控方面也具有重要意义。目前学术界和工业界关注的热点问题也正是如何对互联网财经新闻、论坛内容等文本信息进行深入挖掘，以更准确地预测股票市场的变化趋势。
从1985年发行第一张股票开始，迄今为止我国股票市场已经走过了三十多年，且发展迅速，到现在已有沪深两大证券交易所、数百家证券公司以及近亿规模的投资者。随着中国经济的迅速发展，金融领域在国民经济当中的地位越来越高，这带动了学术界对金融市场开展更深入细致的研究，我国的金融机构和投资者也开始认识到分析股市和预测市场趋势的重要性。研究股市的变化规律不仅对投资者来说是一个有效的投资参考，对国家宏观调控方面也有很重要的作用。
股市的变化通常会受很多因素的影响，如宏观调控政策、市场环境、交易策略、公司经营状况等，投资者可通过多种途径获取这些信息，进而采取相应的投资决策或行为。实际上，所有与财经相关的信息可能都会在一定程度上影响投资者的决策行为，进而对股价的波动造成影响。目前已经有大量文献表明，新闻对股价波动是有影响的。近些年来，由于互联网技术的快速发展，信息的发布和获取方式发生了很大改变。截至2019年6月，我国网民的规模已经达到8.54亿，互联网普及率达到61.2%。互联网的便捷性和实时性使得信息的传播变得更加简便快速。
在这样一个信息爆炸的时代中，互联网不再是一个简单的信息发布平台，而是逐渐成为了传播新闻媒体的主流载体。投资者可以通过各类财经网站、论坛等高效快捷地接收到与股市行情相关的政策、行业及上市公司的新闻报道，而这些信息会或多或少地影响广大投资者的决策行为。通过分析这些互联网信息与股价变化规律的相关性，不仅对于投资者制定投资策略而言有积极作用，对国家宏观调控方面也具有重要意义。目前学术界和工业界关注的热点问题也正是如何对互联网财经新闻、论坛内容等文本信息进行深入挖掘，以更准确地预测股票市场的变化趋势。
股市一直是一个热门的研究问题，对股市变动规律的研究和预测是学术界和业界非常关注的一个话题。比起已有的研究成果，分别从新闻的情感和主题两个方面，分析财经新闻与中国股市的关系，对这一类问题提供了不同的研究角度。此外，需要先对非结构化的文本进行处理，再利用文本挖掘技术和自然语言处理等方法，探究财经新闻与中国股市之间的关系，这可以帮助投资者明确财经新闻与股市之间的关系，以做出更好的投资决策。
研究结果也可辅助上市公司和监管机构进行决策，具有很大的参考价值。大数据时代带来了海量的数据和复杂的数据结构，使得研究者们不断改变研究金融领域问题的方法。迄今为止，依据文本信息对股市变化规律的研究仍然是一个热门领域并受到了国内外众多学者的重视，到目前为止也产生了很多研究成果，本节选取三个方面总结目前已有的部分研究。
媒体关注度有很多衡量指标，比如新闻数量、标题等，这方面的研究是最早出现的。早在1971年，Niederhoffer就对《纽约时报》上发布的重大新闻进行了研究，并分析市场指数在新闻发布之后的涨跌情况。他发现在重大新闻发布当天股市的反应最为强烈。他还人工将新闻分为20种预定义的类别，并分析市场对不同类别新闻的反应，结果表明市场对利坏消息有过度反应的趋势。Mitchell等研究了道琼斯公司每天报道的新闻数量与包括交易量和市场收益在内的证券市场活动的总体度量之间的关系，研究发现道琼斯的新闻数量与市场活动直接相关，但是新闻公告中的模式并不能解释市场活动的周内效应。
股市一直是一个热门的研究问题，对股市变动规律的研究和预测是学术界和业界非常关注的一个话题。比起已有的研究成果，分别从新闻的情感和主题两个方面，分析财经新闻与中国股市的关系，对这一类问题提供了不同的研究角度。此外，需要先对非结构化的文本进行处理，再利用文本挖掘技术和自然语言处理等方法，探究财经新闻与中国股市之间的关系，这可以帮助投资者明确财经新闻与股市之间的关系，以做出更好的投资决策。
研究结果也可辅助上市公司和监管机构进行决策，具有很大的参考价值。大数据时代带来了海量的数据和复杂的数据结构，使得研究者们不断改变研究金融领域问题的方法。迄今为止，依据文本信息对股市变化规律的研究仍然是一个热门领域并受到了国内外众多学者的重视，到目前为止也产生了很多研究成果，本节选取三个方面总结目前已有的部分研究。
媒体关注度有很多衡量指标，比如新闻数量、标题等，这方面的研究是最早出现的。早在1971年，Niederhoffer就对《纽约时报》上发布的重大新闻进行了研究，并分析市场指数在新闻发布之后的涨跌情况。他发现在重大新闻发布当天股市的反应最为强烈。他还人工将新闻分为20种预定义的类别，并分析市场对不同类别新闻的反应，结果表明市场对利坏消息有过度反应的趋势。Mitchell等研究了道琼斯公司每天报道的新闻数量与包括交易量和市场收益在内的证券市场活动的总体度量之间的关系，研究发现道琼斯的新闻数量与市场活动直接相关，但是新闻公告中的模式并不能解释市场活动的周内效应。
在早期研究新闻与股票之间的关系时，还未涉及到新闻的内容，如今信息技术快速发展，学者们开始应用文本挖掘技术来处理海量的新闻文本，并从中提取有效信息以探究新闻内容对股票的影响。Feldman等将KDD与文本分类范式相结合，总结出了一套KDT的框架结构。KDT是最早出现的文本挖掘模型，之后文本挖掘技术在研究中的应用逐渐变得广泛oAntweiler等【叫以《华尔街日报》的上市公司消息为研究对象，首先使用朴素贝叶斯将其按主题进行分类，然后运用事件研究法来分析新闻对股票的影响。他们发现股票的平均异常收益率在新闻事件发生前后呈现相反的变化趋势，说明市场存在过度反应。而且新闻的发布对异常收益的影响将持续很多天，和有效市场假说并不一致。
Mittermayer构建了一个能在新闻发布后立即预测股票价格趋势的新闻分类和交易系统。这个系统由三部分组成，首先通过应用文本预处理技术从新闻中提取相关信息，然后将新闻分为预定义的类别，最后根据分类的结果构造合适的交易策略。
SchumakerR.P等利用支持向量机并结合不同的文本表示方法如BagofWords、命名实体等建立回归模型来预测新闻发布20分钟后的股票价格，以此来研究新闻对股价的影响。Tang等建议在股价预测中引入时间序列方法，他们将新闻挖掘与时间序列分析相结合来预测日内股价。实验结果表明，该算法能够显著提高时间序列分析在股价预测中的性能。此外该算法在股价趋势预测方面也有较好的效果。国内也有部分学者使用文本挖掘技术进行研究。田大钢等以22家上市公司为研究对象，使用文本挖掘技术挖掘出这些公司年报中和财务绩效指标有关的内容，并根据14个财务绩效指标将公司聚成4类，再对每类公司的投资价值进行分析。
陈华等基于互联网股市新闻，借助自定义金融词典，采用文本挖掘对个股新闻文本进行分类，并对相应的板块进行分析。赵丽丽等首先借助文本挖掘将新闻内容量化为影响股市波动的因子，然后将量化后的因子作为多元线性回归模型的一个自变量，股票的累计异常收益率为回归模型的因变量，以研究新闻影响因子和股市波动的关系。孟雪井等以9大财经网站上的文本信息为样本,利用文本挖掘进行财经新闻关键词的提取，构造了反映股市的词频和词项信息，并在此基础上使用随机森林挑选出对收益造成影响的主要变量，最后结合百度指数利用机器学习算法构建模型来预测收益率的涨跌，并建立了交易策略。这一研究方法的正确率达到了66.7%。
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