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　　近来,在股票预测的研究中,研究焦点已经从仅基于传统股票关键指标的分析转移到基于财经资讯等基本面信息和股票综合指标的预测分析上,行为金融学的观点进一步展示了文本信息是如何通过影响投资者的心理状态进而影响其决策行为,最终影响股票价格走势。在这个行为金融学理论下,涌现出大量研究,它们通过分析财经资讯的情感值来预测股价走势,向着综合分析的方法转变。

　　本研究从财经资讯文本的情感分析出发,采用随机森林模型探讨财经资讯如何影响中国股市价格,旨在为未来股市研究开拓新的视角。

　　本文在理论基础上首先阐述了文本挖掘的理论,包含中文分词和去停用词等技术方法。其次,详细探讨了文本情感分析的理论框架,情感倾向性分析以及构建情感词典。此外,本研究对随机森林模型进行了详尽介绍,并解释了如何运用该模型来预测股市走势以及所采用的模型评估标准。

　　实证研究方面,通过情感分析探索了财经资讯与比亚迪、迈瑞医疗、中国平安三只股票价格之间的关系。首先,通过构建专门针对财经领域的情感词典,涵盖程度词、否定词和转折词等,并为词典中的词汇赋予权重,定义了一套语义规则以计算情感值,进而使用随机森林分析了情感值与股价走势之间的相关性。分析发现,财经资讯的情感倾向在不同时间对股价有不同程度的影响。

　　根据实验结果分析,财经资讯能够准确预测股票价格涨跌,将财经资讯量化后的文本数据与随机森林模型结合,得出的结论说明了股票价格涨跌对于财经资讯存在滞后反应。资讯文本对当日、次日股票价格的影响程度各不相同,比亚迪、迈瑞医疗、中国平安的Auc值均呈现上升趋势,这说明次日股票价格涨跌对前一日的相关报道反应更为敏感。说明股票市场对财经资讯的反应存在一定的时滞。究其原因可能是单一的利好或利空财经资讯放出时,投资者对于积极情感的调整更缓慢,股市对于该消息的反应还会在第二日体现,这就使得资讯实际反应在股市中存在着一定的滞后性。最后,利用随机森林模型对股价进行预测的实证结果证明了量化财经资讯情感的方法的有效性,并表明结合历史股价数据和财经资讯情感值能显著提高股价走势预测的准确性。

　　随着计算机技术的持续进步,信息传播的方式经历了根本性的转变,人们依赖互联网获取信息的比例持续上升。 中国互联网络信息中心发布第52次《中国互联网络发展状况统计报告》 ①, 《报告》显示,截至2023年6月,我国网民规模达10.79亿人,较2022年12月增长1109万人,互联网普及率达76.4%。我国民众获取新闻的方式已从传统媒介转向利用互联网。在互联网大数据的时代背景下,投资者可以通过新浪财经、网易财经等知名财经网站,便利、迅速且有效地,获取关于股票市场宏观政策、行业趋势以及公司详细的财经资讯。此外,投资者能即时分享和探讨对股票涨跌的看法,进而分析市场利好或利空信息,作出相应的投资决策。基于此,许多学者开始关注财经资讯文本信息,试图从中挖掘投资者的心理态度,并据此预测股票市场的未来趋势。在信息传播如此迅速的时代财经资讯与股市波动是否存在关系,有怎样的关系,投资者们是否能够利用互联网财经资讯来预测股票走势,本文将探讨的问题关注于股价波动和预测,这一主题一直是广泛关注的焦点。