【作者】 王超； 李楠； 李欣丽； 梁循；

【Author】 Chao Wang Nan Li Xinli Li Xun Liang Institute of Computer Science and Technology,Peking University,Beijing,China,100871

【机构】 北京大学计算机科学技术研究所；

【摘要】 互联网金融信息对于金融市场的影响在当代已经越来越不可忽视。面对海量的信息,其中大部分为非结构化的文本数据,本论文结合目前已有的文本倾向性算法,把信息的褒贬值作为外部变量加入到针对股价波动率建立的时间序列模型中去,对金融市场的股价波动率进行预测。实验揭示出金融市场波动率与互联网上金融新闻的相关性,并且提出了一种有效的股市预测方法。更多还原

【Abstract】 Within stock markets,trading volume and asset price of a financial commodity or instrument are highly changeable and unpredictable.Financial information is one of the facts that impacts on the movements especially in this new information era nowadays.In this paper,we utilize semantic techniques to probe into the correlations between information sentiment and asset price volatility.更多还原