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博碩士論文 etd-0726121-140524 詳細資訊
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論文名稱
Title
社群媒體情緒、聲量與股價報酬實證分析
An Empirical Analysis of Social Media Sentiment, Volume and Stock Price Returns
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
63
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2021-07-23
繳交日期
Date of Submission
2021-08-26
關鍵字
Keywords
社群媒體情緒、情緒分析、股價報酬預測、文字分析、聲量分析
Social media sentiment, Sentiment analysis, Stock price return forecast, Text analysis, Volume analysis
統計
Statistics
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中文摘要
現今股市中,公司基本面持平,股價卻指數型增長的情形屢見不鮮,比起基本
面,投資人更注重於企業的未來表現,股價反應的更多是市場參與者短期的情緒和
預期的變化,本文認為這些情緒可以從投資人在社群媒體、GSV、新聞上所做出的
行為中計算,進而去判斷未來的股價走勢。本文實證結果發現,情緒及聲量特徵更
適合使用於當沖放空資訊,社群媒體情緒留言的日期分界點,以開盤前的8:00、
8:30 作為當日或隔日訊息的分界,預測效果最好。最後,在預測報酬後分群投入
時,加入社群媒體因子可以獲得更明顯的群間差異。此外,將社群媒體情緒及聲量
特徵使用於交易策略時,對於當沖報酬的預測能力並無明顯優勢,但對於預測開盤
價格的變動有相當的準確率。
Abstract
In modern stock market, it's common to pitch a stock which stock price is skyrocket
with a general fundamental financial performance. The retail and institutional investors
pay more attention to the company's future growth value rather than the historical figures
showed up in the financial statement. The prediction and Short-term sentiment of the
market participants for the company will affect stock price significantly. The article points
out that sentiments can be extracted from social media, GSV and New about finance.
Furthermore, we can predict the future of stock price trend by using these analysis result.
The empirical results show that the characteristics of emotion and volume are more
suitable for the date dividing point of emotional messages in social media. Taking 8:00
and 8:30 before opening as the dividing point of messages on the same day or the next
day, the prediction effect is the best. Finally, social media factor is added to predict the
group investment after compensation, which can get more obvious differences between
groups. In addition, when social media sentiment and voice characteristics are used in
trading strategy, there is no obvious advantage in the ability to predict the return when
offset, but it has considerable accuracy in predicting the change of opening price.
目次 Table of Contents
論文審定書 i
摘要 ii
ABSTRACT iii
目錄 iv
圖次 vi
表次 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究架構 2
第二章 文獻回顧 3
第一節 投資人情緒對股價報酬預測能力 3
第三章 研究方法 7
第一節 研究流程 7
第二節 研究資料 9
第三節 資料處理與情緒及聲量分類 17
第四節 留言情緒分數 28
第五節 機器學習交易策略 32
第四章 實證結果 37
第一節 以 XGBOOST 滾動式驗證預測開盤報酬及報酬正負向效果 37
第二節
當沖策略 47
第五章 研究結論 49
參考文獻 51
中文文獻 51
英文文獻 52
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