[发明专利]一种股票舆情投资决策分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种股票舆情投资决策分析方法，属于决策分析技术领域。该方法所述方法包括：确定待评估的候选股票池；提取所述候选股票池的历史收益率信息和包含舆情信息的历史评估因子集信息；将所述历史收益率信息和所述历史评估因子集信息输入舆情投资决策评估模型；使用所述股票舆情投资决策评估模型评估所述候选股票池的预期超额收益率；基于预期超额收益率得到所述候选股票池的评分，基于评分的高低，选择一定数量的股票作为目标股票池。本发明的舆情模型因子集中引入了独特的互动舆情数据，据此，获得了舆情文本情感态度极性指标和舆情热度统计变量，最终形成了全新的舆情训练模型系统；帮助其提高投资分析效率、准确性及收益。

技术领域

本发明属于决策分析领域，尤其是一种股票舆情投资决策分析方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的高速发展，全球已快步进入数据时代，数据量与日俱增，伴随着的是越来越强大的数据获取与数据处理能力。当前市场对股票评分以及趋势预测普遍使用都是股票历史基础类数据，比如行情数据、交易数据、财务数据。

然而，事实证明，这些数据的价值已经基本被挖掘殆尽，基于这些数据生成的大多数因子随着被业内广泛使用后变得基本失效，逐渐失去了对投资者的决策价值。而基于静态历史数据的股票投资决策推荐模式，具有强滞后性，买卖决策时更多的还得依赖于投资者的个人经验。

中国的散户基数大，不像金融机构那么专业，缺少相关的技术手段来辅助他们决策。此外，散户在买卖股票时，依靠自身的主观意愿看K线图涨跌以及所谓的小道消息，通过分析冰冷的K线数据来对股票未来价格作出预测，准确率低，使得投资存在很大风险。而股票的舆情因子在一定程度上可以动态地表达该股票的市场潜能，当一只股票的舆情因子异动(重大利好/利空舆情)时，其对应的投资策略也需要及时地动态调整。

本发明基于互联网爬虫获得的互动舆情数据，经过一定的处理加工得到的动态舆情因子，输入预设模型，计算股票评分，直观地展示舆情因子对股票未来收益的影响，评估分高的股票作为备选目标投资标的，及时便捷地捕捉动态投资机会，减少投资风险，提高分析效率、投资效率和收益，具备较高的实战价值。

发明内容

本发明提供了一种股票舆情投资决策分析方法，涉及金融投资领域。通过获取股票动态舆情信息，对舆情文本内容进行抽取，对沪深两市所有股票的对应的文本舆情进行分词以及情感词性标注，计算每一篇舆情文本情感态度极性指标。统计得到每只股票一段时间的一系列表征股票舆情热度的统计变量。将舆情情感态度极性指标和舆情热度统计变量输入预设的舆情训练模型，得到每只股票的预期超额收益率、股票评分，基于评分的高低，选择一定数量的股票作为目标股票池。同时，根据舆情热度统计变量计算得到每日的股票舆情指数，投资者据此可对股票的未来价格作出预判与持续性跟踪，提供高了投资者投资决策的效率与准确性。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种股票舆情投资决策分析方法，所述方法包括：

确定待评估的候选股票池；

提取所述候选股票池的历史收益率信息和包含舆情信息的历史评估因子集信息；

将所述历史收益率信息和所述历史评估因子集信息输入舆情投资决策评估模型；

使用所述股票舆情投资决策评估模型评估所述候选股票池的预期超额收益率；

基于预期超额收益率得到所述候选股票池的评分，基于评分的高低，选择一定数量的股票作为目标股票池。

进一步的，所述提取所述候选股票池的历史收益率信息和包含舆情信息的历史评估因子集信息，其中：

所述历史收益率信息根据股票的收盘价计算得到；

所述历史评估因子集信息，包括历史舆情指标及传统三因子。