基於網路輿情的股票信息分析與建模

❶ 股票出輿情風險會漲嗎

股票出輿情慶風險大概率不會漲，通常利好利於股票上漲，利空引發股票下跌，尤其在股票出輿情風險的情況下，不少散戶紛紛拋售股票控盤主力在此時拉升要面臨著很大的阻力，如果股票質地優良倒是建倉良機。

❷ 想學習炒股知識，網上的虛擬炒股軟體有用嗎

市場上有很多厲害的股票模擬軟體，功能齊全，但是對於新手來說，眼花繚亂的板塊，讓人摸不著頭腦，看不懂。所以，如果想通過模擬操作先來練習的話，可以從以下幾種軟體中來選擇。

四、同花順（老牌軟體）

同花順，六七十年代的股民最愛，基本該有的功能全都有了；看行情、資訊、交易、薦股、社區等。

優勢：行情快且穩定；資訊快且全；有較多的技術指標；有美股行情。

劣勢：用戶太多，關鍵時候卡；資訊難辨真假；偏向於傳統，缺乏創新。

以上就是四大股票模擬軟體，每一個都有利有弊。就像每一個事件都有好有壞一樣，根據自己的實際情況來選擇模擬股票的實操。

❸ 股票輿情是什麼意思，如何分析

你好，股票存在輿情的意思是上市公司可能面臨一些對股價影響不大也不小的信息，這些信息可能會影響到股價的走勢，對上市公司產生一定的負面影響。
輿情風險是指，政府部門和企業單位在從事社會管理和經濟活動的時候，可能面臨的來自社會或者網路的負面信息、虛假信息、謠言等，這些負面信息通過發酵可能才產生的輿情危機叫輿情風險。
拓展資料：一、股票的分類
普通股
普通股股東按照持股比例享有下列基本權利：
(1) 參與公司決策的權利。普通股股東有參與權、建議權、表決權和表決權，也可以委託他人代為行使股東權利。
（2）利潤分配權。普通股股東有權從公司的利潤分配中獲得股息。普通股的股息不固定，由公司的盈利狀況和分配政策決定。普通股股東必須取得固定股利後，方可享有股利分配權。
(3) 股票期權。公司如需增發增發普通股，現有普通股股東有權根據其持股比例以低於市場價格的特定價格購買一定數量的新發行股份，以保持原有比例不變。企業的所有權。
(4)剩餘資產分配權。公司破產清算，清償債務後仍有剩餘資產的，剩餘部分按照優先股股東和普通股股東的順序分配。
優先股
優先股是指公司法一般規定的普通股以外的其他種類的股份。股份持有人優先於普通股股東分配公司的利潤和剩餘財產，但其參與公司決策和管理的權利受到限制。優先股股東可以按照約定的票面股息率將公司利潤優先分配給普通股股東。公司以現金方式發行優先股
股東支付股利時，不得向普通股股東分配利潤，直至約定的股利全部支付完畢。
優先股相對於普通股。優先股在利潤分紅和剩餘財產分配方面優先於普通股。
(1)優先分配權。公司分配利潤時，優先股股東比普通股股東先分配，但享有固定數額的股利，即優先股股利相對固定。
(2) 優先權要求。如果公司被清算並分配剩餘財產，則優先股在普通股之前分配。註：當公司決定連續數年不分紅時，優先股股東可以進入股東大會發表意見，維護自身權益。

❹ 如何利用輿情分析股票走勢

利用輿情分析股票走勢，不同人，看法不一，方法也不盡相同，通常的方式舉例如下：

一、政策動向
國家層面，行業層面，公司層面。政策面，主要是對公司的發展或業績會有一個導向，中長期的利好或是不利。比如國家政策重視環境，空氣等。這對於煤炭，及粗放型，污染重的企業有不利的影響，需要不斷進行調整。業務上有不少影響。相對於清潔能源型公司，就是重大利好。可以不斷持有的。只要業績不錯的話。

二、資金流動
主要是主力資金對某一行業或是某一公司關注度與參與度如何。一些基金，券商等投資類公司，會經常根據公司的業績及發展方向 ，進行調整自己的投資方向及側重點。資金分配比例就不一樣了。當被關注的熱鬧了，自然利好的形勢慢慢表現出來。價格上也不斷上行。一般反應在數據上，就是主力資金與散戶資金的流向分配比例了。這個在每天的交易中，也是全可以反應出來的。

三、各種經濟或業績指標
一般投資者會關注某一行業的總體運行情況，比如房地產，鋼鐵，水泥等，這些經濟中的需求是大不相同的，特別是2008年經濟危機過後，出現分化的情況在國內是慢慢嚴重，數據上不斷走向二極。公司的PE，業績等，都是需要考慮的指標，需要綜合進行分析決定。不能單一的去看待或是預期漲或是跌。否則，風險會加大。控制風險是首要的。

❺ 股票輿情是什麼意思，股票輿情分析

股票輿情是由於相關股市市場的制度不是很完善，相關部門會出現監管不力，導致出現惡意抬高股價、內幕交易、操縱市場等違規行為時有發生，導致股市的動盪和投資者不滿。由於參與股票投資的人很多，股市成為輿論宣傳的熱點。
拓展資料
一.輿情
從傳統的社會學理論上講，輿情本身是民意理論中的一個概念，它是民意的一種綜合反映。但是，從現代輿情理論的嚴格意義上講，輿情本身並不是對民意規律的簡單概括，而是對「民意及其作用於執政者及其取向規律」的一種描述。
一般來說，所謂輿情，是指在一定的社會空間內，圍繞輿情因變事項的生、發展和變化，作為主體的民眾對作為客體的執政者及其所持有的取向產生和持有的社會態度。
簡述為，輿情是輿情因變事項發生、發展和變化過程中，民眾所持有的社會態度。在實際工作中，輿情信息員對輿情概念的理解，必須把握四層義：
1、輿情是民意集合的反映。換句話說，民意是形成輿情的始源，沒有民意，就沒有輿情；
2、輿情所要反映的民意，是那些對執政者決策行為能夠產生影響的「民意」，而非民意的全部；
3、輿情因變事項是輿情產生的基礎，研究、分析輿情，首先要深入研究、分析輿情因變事項的發生、發展和變化的規律；
4、輿情空間對輿情傳播及其對執政者決策行為的影響有重要作用。這里特別強調的是，輿情定義中的「民眾社會態度」，是指民眾對執政者及其所持有的取向的看法、意見和態度。民眾的這種社會態度說到底是對自身利益需求的一種訴求和表達，它不僅包括民眾對國家的看法、意見和態度，對社會的看法、意見和態度，同時還包括民眾對社會事物的看法、意見和態度。一句話，「民眾社會態度」是民眾要求執政者不斷改善民情狀況的一種訴求和意願的集合

❻ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。