基于神经网络挖掘的媒体文本情绪与股价波动风

 

摘要：本文选取沪深300指数的300只成分股作为样本,利用爬虫技术收集了2021年至2022年期间上市企业相关的媒体报道。通过运用神经网络模型进行情感分析,并以此构建个股媒体情绪指标,旨在探究个股媒体情绪对股价波动的影响。研究结果表明:(1)基于BERT-TextCNN模型在情感分析任务上表现较为优异。(2)媒体情绪对市场股票价格波动具有显著正向影响,即乐观的媒体报道会显著提升股票价格波动.本研究对实证研究非结构化数据的量化方法以及媒体行为规范具有一定的参考价值。

 

关键词：媒体情绪；深度学习；BERT；TextCNN；股票市场收益

 

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