基于网络留言的投资者情绪测度模型、系统及应用

投资者情绪测度对理解金融市场投资者行为与市场间的互动机制非常关键，是行为金融理论的重要研究内容。传统的调查法和替代变量法存在调查周期长、间接测度和滞后测度等缺憾。本项目拟通过对广泛存在于互联网论坛、博客等中的投资者留言信息的采集，借助文本情感挖掘分析技术对投资者群体情绪进行测度。研究内容包括：(1)投资者留言特性分析与采集;(2)情绪测度理论分析与指标体系；(3)情绪计算模型及实验系统构建(包括留言语料库建设并标注)；(4)情绪指标与市场间互动关系的实证检验与应用研究。该测度方法可望弥补现有方法的缺陷，大大提高投资者群体情绪测度的频率、缩短测度周期，对行为金融理论及相关实证研究的深入和发展具有非常深刻的意义。并使投资者情绪指标值真正成为市场未来走势的先行指标，其提供的预警信息可为调控和规范金融市场提供新的监管工具，并可作为投资决策的重要参考依据。

行为金融理论认为投资者情绪是影响金融市场运动的关键变量，其测度问题因而备受关注。经典测度方法主要有问卷调查法和替代变量法，二者均有明显的缺陷，难以保证测度结果的客观、准确和实时。互联网上的新闻、论坛、社交媒体等已成为投资者自由交换信息、表达观点和把握市场动态的重要渠道，直观地应能作为投资者情绪测度的重要信息来源。以此思想出发，本项目首先对投资者网络留言及其行为特性进行调查，客观分析和把握投资者的网络留言及相关行为规律，证实网络已成为投资者的首要信息源，且77%以上投资者在网上已发帖、回帖、评论、转发等方式表达过情绪，且反应迅速；然后，我们从技术和金融理论两方面开展研究。在技术方面，重点研究文本数据的收集、处理以及情感信息抽取方法，给出了若干可行文本挖掘算法，从技术上证实了以留言文本构建情绪指数的可行性，并提供了具体途径；在金融理论方面，对金融市场中收益、波动性等关键变量的进行模型刻画和分析，提出了描述金融市场波动性和收益特征的模型，探讨投资者情绪传播的内在机理。最后，提出了投资者情绪测度的三维模型，认为投资情绪至少包含三个维度：情感极性、热度和集中度，三者具有独立性，并给出了具体的指标计算方案。基于此，对投资者情绪与市场波动之间的相互关系进行了考察，实证结果表明新的情绪指标与市场波动之间存在明显的相关性，它能准确、实时地刻画投资者情绪，从而为解决传统调查法难以发布每日投资者情绪指数的问题提供了可行方案。