博碩士論文 etd-0726121-140524 詳細資訊


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姓名 吳曼瑄(Man-Hsuan Wu) 電子郵件信箱 E-mail 資料不公開
畢業系所 金融創新產業碩士專班(Industrial Technology Graduate Program in Financial Innovation)
畢業學位 碩士(Master) 畢業時期 109學年第2學期
論文名稱(中) 社群媒體情緒、聲量與股價報酬實證分析
論文名稱(英) An Empirical Analysis of Social Media Sentiment, Volume and Stock Price Returns
檔案
  • etd-0726121-140524.pdf
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    紙本論文:3 年後公開 (2024-08-26 公開)

    電子論文:使用者自訂權限:校內 3 年後、校外 3 年後公開

    論文語文/頁數 中文/63
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    摘要(中) 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。
    摘要(英) 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.
    關鍵字(中)
  • 社群媒體情緒
  • 情緒分析
  • 股價報酬預測
  • 文字分析
  • 聲量分析
  • 關鍵字(英)
  • Social media sentiment
  • Sentiment analysis
  • Stock price return forecast
  • Text analysis
  • Volume analysis
  • 論文目次 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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    口試委員
  • 蔡繡容 - 召集委員
  • 吳錦文 - 委員
  • 封之遠 - 委員
  • 邱敬貿 - 委員
  • 王昭文 - 指導教授
  • 口試日期 2021-07-23 繳交日期 2021-08-26

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