论文研究 金融舆情对互联网用户负面情绪状态转移规律的研究

随着中国互联网的飞速发展和金融市场的蓬勃发展，从金融舆论中提取网民的情感状态并将其用于定量投资分析的研究受到了广泛的关注。 由于数据集规模的局限性，基于财务舆论的定量投资分析在财务分析研究中存在一些尚未解决的问题，例如其结果无法预测实际股票市场中的股价。 基于深度学习中的长期记忆网络，结合行为金融学中的羊群效应理论，提出了一种针对网民对社交媒体评论的情感分类模型，通过网民对网民的情感状态交易进行解释。情绪分析，形成投资者的情绪状态转移模型，并最终将情绪状态作为因素纳入股票价格预测模型。 结果表明，投资者的情绪状态对股价波动具有重大影响。 这种基于情感分析的股价预测方法也为金融市场的定量投资分析