基于网络舆情的股票信息分析与建模

❶ 股票出舆情风险会涨吗

股票出舆情庆风险大概率不会涨，通常利好利于股票上涨，利空引发股票下跌，尤其在股票出舆情风险的情况下，不少散户纷纷抛售股票控盘主力在此时拉升要面临着很大的阻力，如果股票质地优良倒是建仓良机。

❷ 想学习炒股知识，网上的虚拟炒股软件有用吗

市场上有很多厉害的股票模拟软件，功能齐全，但是对于新手来说，眼花缭乱的板块，让人摸不着头脑，看不懂。所以，如果想通过模拟操作先来练习的话，可以从以下几种软件中来选择。

四、同花顺（老牌软件）

同花顺，六七十年代的股民最爱，基本该有的功能全都有了；看行情、资讯、交易、荐股、社区等。

优势：行情快且稳定；资讯快且全；有较多的技术指标；有美股行情。

劣势：用户太多，关键时候卡；资讯难辨真假；偏向于传统，缺乏创新。

以上就是四大股票模拟软件，每一个都有利有弊。就像每一个事件都有好有坏一样，根据自己的实际情况来选择模拟股票的实操。

❸ 股票舆情是什么意思，如何分析

你好，股票存在舆情的意思是上市公司可能面临一些对股价影响不大也不小的信息，这些信息可能会影响到股价的走势，对上市公司产生一定的负面影响。
舆情风险是指，政府部门和企业单位在从事社会管理和经济活动的时候，可能面临的来自社会或者网络的负面信息、虚假信息、谣言等，这些负面信息通过发酵可能才产生的舆情危机叫舆情风险。
拓展资料：一、股票的分类
普通股
普通股股东按照持股比例享有下列基本权利：
(1) 参与公司决策的权利。普通股股东有参与权、建议权、表决权和表决权，也可以委托他人代为行使股东权利。
（2）利润分配权。普通股股东有权从公司的利润分配中获得股息。普通股的股息不固定，由公司的盈利状况和分配政策决定。普通股股东必须取得固定股利后，方可享有股利分配权。
(3) 股票期权。公司如需增发增发普通股，现有普通股股东有权根据其持股比例以低于市场价格的特定价格购买一定数量的新发行股份，以保持原有比例不变。企业的所有权。
(4)剩余资产分配权。公司破产清算，清偿债务后仍有剩余资产的，剩余部分按照优先股股东和普通股股东的顺序分配。
优先股
优先股是指公司法一般规定的普通股以外的其他种类的股份。股份持有人优先于普通股股东分配公司的利润和剩余财产，但其参与公司决策和管理的权利受到限制。优先股股东可以按照约定的票面股息率将公司利润优先分配给普通股股东。公司以现金方式发行优先股
股东支付股利时，不得向普通股股东分配利润，直至约定的股利全部支付完毕。
优先股相对于普通股。优先股在利润分红和剩余财产分配方面优先于普通股。
(1)优先分配权。公司分配利润时，优先股股东比普通股股东先分配，但享有固定数额的股利，即优先股股利相对固定。
(2) 优先权要求。如果公司被清算并分配剩余财产，则优先股在普通股之前分配。注：当公司决定连续数年不分红时，优先股股东可以进入股东大会发表意见，维护自身权益。

❹ 如何利用舆情分析股票走势

利用舆情分析股票走势，不同人，看法不一，方法也不尽相同，通常的方式举例如下：

一、政策动向
国家层面，行业层面，公司层面。政策面，主要是对公司的发展或业绩会有一个导向，中长期的利好或是不利。比如国家政策重视环境，空气等。这对于煤炭，及粗放型，污染重的企业有不利的影响，需要不断进行调整。业务上有不少影响。相对于清洁能源型公司，就是重大利好。可以不断持有的。只要业绩不错的话。

二、资金流动
主要是主力资金对某一行业或是某一公司关注度与参与度如何。一些基金，券商等投资类公司，会经常根据公司的业绩及发展方向 ，进行调整自己的投资方向及侧重点。资金分配比例就不一样了。当被关注的热闹了，自然利好的形势慢慢表现出来。价格上也不断上行。一般反应在数据上，就是主力资金与散户资金的流向分配比例了。这个在每天的交易中，也是全可以反应出来的。

三、各种经济或业绩指标
一般投资者会关注某一行业的总体运行情况，比如房地产，钢铁，水泥等，这些经济中的需求是大不相同的，特别是2008年经济危机过后，出现分化的情况在国内是慢慢严重，数据上不断走向二极。公司的PE，业绩等，都是需要考虑的指标，需要综合进行分析决定。不能单一的去看待或是预期涨或是跌。否则，风险会加大。控制风险是首要的。

❺ 股票舆情是什么意思，股票舆情分析

股票舆情是由于相关股市市场的制度不是很完善，相关部门会出现监管不力，导致出现恶意抬高股价、内幕交易、操纵市场等违规行为时有发生，导致股市的动荡和投资者不满。由于参与股票投资的人很多，股市成为舆论宣传的热点。
拓展资料
一.舆情
从传统的社会学理论上讲，舆情本身是民意理论中的一个概念，它是民意的一种综合反映。但是，从现代舆情理论的严格意义上讲，舆情本身并不是对民意规律的简单概括，而是对“民意及其作用于执政者及其取向规律”的一种描述。
一般来说，所谓舆情，是指在一定的社会空间内，围绕舆情因变事项的生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的执政者及其所持有的取向产生和持有的社会态度。
简述为，舆情是舆情因变事项发生、发展和变化过程中，民众所持有的社会态度。在实际工作中，舆情信息员对舆情概念的理解，必须把握四层义：
1、舆情是民意集合的反映。换句话说，民意是形成舆情的始源，没有民意，就没有舆情；
2、舆情所要反映的民意，是那些对执政者决策行为能够产生影响的“民意”，而非民意的全部；
3、舆情因变事项是舆情产生的基础，研究、分析舆情，首先要深入研究、分析舆情因变事项的发生、发展和变化的规律；
4、舆情空间对舆情传播及其对执政者决策行为的影响有重要作用。这里特别强调的是，舆情定义中的“民众社会态度”，是指民众对执政者及其所持有的取向的看法、意见和态度。民众的这种社会态度说到底是对自身利益需求的一种诉求和表达，它不仅包括民众对国家的看法、意见和态度，对社会的看法、意见和态度，同时还包括民众对社会事物的看法、意见和态度。一句话，“民众社会态度”是民众要求执政者不断改善民情状况的一种诉求和意愿的集合

❻ 基于微信大数据的股票预测研究

基于微信大数据的股票预测研究
大数据是近些年来的热门话题，无论国际上还是国内，影响很大。经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。而全球经济目前生成了史无前例的大量数据，如果把每天产生的大量数据比作神话时期的大洪水是完全正确的，这个数据洪流是我们前所未见的，他是全新的、强大的、当然，也是让人恐慌但又极端刺激的。
而我所分享的话题，正是在互联网环境下，如何利用大数据技术，进行股票预测的研究。–今天，我想分享我认为有意义的四点。
1.大数据下的商业预测
根据大数据，我们可以有效地进行故障、人流、流量、用电量、股票市场、疾病预防、交通、食物配送、产业供需等方面的预测。而本文我们所关心的内容是股票市场的预测。
大数据的核心是预测，预测依赖于对数据的分析。那么分析的方法是否是基于随机采样的结果而设计的，这样的分析方法是否会有误差？
从传统认识上，由于资源和科技的局限，如人和计算资源受限、从计算机处理能力来讲无法处理全部数据来获取人们所关注的结果。因此随机采样应运而生，通过所选取的个体来代表全体，如使用随机抽取的方式来使得推论结果更科学。但既然提到了大数据，它是资源发展到一定程度、以及技术发展到一定阶段产生的一个新的认识。如同电力的出现，使人类进入了一个快速发展阶段，大数据也一样，它的含义是全体样本，从整体样本来做推论。在本文大数据的含义是所有股票在整个社交网络上的流动信息，从数据源上讲，本文没有采用所有社交网络上的数据，只分析了微信这个最具代表性的社交媒体作为信息源。
互动数据能反映用户情绪，搜索数据能反映用户的关注点和意图，在股市预测时这两种数据哪种更具有参考价值？
我认为都有价值，互动数据反映了用户对某一特定股票的喜好和厌恶，可以简单描述为对该股票的操作是继续持有还是卖出；而搜索数据则代表用户在收集该股票信息的过程，它是关注度的概念，某只股票搜索度高则意味着消息的影响力大。互动代表着方向，搜索代表着振幅。
我们知道这两种数据得出的结论会有差异，您是如何平衡这两种数据反映的情况来进行预测的？
正如上一个问题里提到的，如果是股票推荐，买进卖出等原则问题，则应该考虑互动数据，但如果已经买到手了，搜索数据可以提供一个幅度的概念，类似债券评级A级、AA级、AAA级等，供投资者参考，因为不同投资者对风险的承受度是不同的。
将股票和市场的消息整理成140字的短消息发布，是否意味着主要发布渠道是微博？现在微信公众号很火，有没有考虑通过这个渠道也发布消息？
事实上，信息传播的方式很多，微信作为新媒体当然影响力不容小觑，但目前技术投入最小的还是邮件、短信等方式，未来会考虑使用公众号来推送股票和市场消息。
如果在未来通过微信公众号推送消息，那么推送的消息会不会作为数据来源被再次采集？这会有多大的影响？
会被采集，但互联网上的每日关于个股的信息数量会达到很大，该推送会增加推荐股票1点权重，每只股票的权重成百上千，因此影响极小。
数据来源是微信公众号，除了准确性的考虑之外，是否还考虑过这样收集数据会较少触犯个人隐私？
从法律角度来看，搜索微信或其他个人聊天记录，是侵犯个人隐私权的，因此如果腾讯开放了这样的接口，每个公民都可以对这样的行为进行投诉、抗议、甚至进行法律起诉直至其改正过错、赔偿损失的。
这样是否意味着即使存在违法的行为，其结果也是由腾讯来承担，而我们作为数据的使用方不需要承担任何法律责任？
在整个社会，我们作为系统技术提供方，应恪守大数据的伦理道德，遵守国家法律，如侵犯个人隐私，系统不会采集，谷歌有一句座右铭“谷歌不作恶”，本文提到的系统也一样。
2.基于大数据进行股票推荐实验
股票的及时度反应了微信文章所发布的时效性，及时度越高，数据价值就越大。
股票的热度反应了当前某只股票被关注的频度，关注频度越大，上涨的可能性越高。

数据的完整性：我们采用循环的方式对所有深沪两地发行约2236只股票（创业版除外）在微信搜索网站上的搜索结果进行保存。
数据的一致性：文件格式由负责保存数据文件的程序决定，单一的流程保障了文件的一致性。
数据的准确性：由于所分析的订阅号文章的是由微信公共平台的公众号所提供，在一定程度上杜绝了虚假消息对于预测系统的破坏。
数据的及时性：考虑到磁盘读写以及采集程序所处的网络带宽，以及搜索引擎对于采集程序的屏蔽，程序中采集两条信息之间间隔了5秒，因此理论上11180秒（3.1个小时）可收集完当日推荐所需要的数据。对于每个交易日，在9点-9点30分之间采集所有数据，需要7台以上的设备可达到最佳效果。本次试验受限于试验设备，在一台设备上，交易日每天早六时开始进行数据采集，也满足及时性要求。
数据分析：查看三个高优先级的股票，该股票当日的开盘价与收盘价，再与当日（2015-4-8）上证综指进行比较，可得在收益上该算法是优于上证综指为样本的整体股票的股价差收益的。
实验结论：按照上述方式，系统每天推荐出当日股票，在开盘时进行买进，在第二个交易日进行卖出。经过一个月21个交易日（2015-3-1至2015-3-31），系统的收益为20%/月。通过微信搜索公众号来预测市场走势和投资情绪呈现出正相关性，因此可以作为股票甄选的因子。
3.股票预测的大数据发展趋势
网络数据分成三种：
一是浏览数据，主要用于电商领域的消费者行为分析，浏览数据反映了用户每一步的访问脚步，进一步刻画出用户的访问路径，分析不同页面的跳转概率等。
二是搜索数据，主要指搜索引擎记录的关键词被搜索频次的时间序列数据，能反映数亿用户的兴趣、关注点、意图。
三是互动数据，主要是微博、微信、社交网站的数据，反映用户的倾向性和情绪因素。
2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特?席勒的观点被无数采访对象引述。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
对于搜索数据：互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域，其原理是：股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应；与此同时，投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象，我们要做到是：找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标，综合众多投资者的先行搜索指标，对未来的股票交易做出预判。
如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。并且在处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等，这类信息通常是电脑和模型难以消化的。采用了语义分析法，可以将互动数据里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议，通过分析互动数据的数据文本，作为股市投资的信号。
4.正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。
大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面，我们面临着一个僵局，比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去，现在则意味着能够预测未来。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本职，而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用他们才能得益。
我相信，利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算，可以对所有股票进行大数据遴选，从而给出投资建议。我认为，我们的肉身刚刚步入大数据时代，但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中，率先用理性击碎固有思维的人，也将率先获得大数据带来的益处。