关于金融舆情影响下互联网用户负面情绪转变规律的探讨——基于论文研究视角

简介：
本文从学术角度出发，探讨了金融舆情对互联网用户负面情绪的影响及演变规律，旨在为相关领域提供理论参考与实践指导。 随着中国互联网的快速发展以及金融市场的繁荣，从金融舆论中提取网民情感状态并应用于定量投资分析的研究受到了广泛关注。然而，由于数据集规模有限，在基于财务舆情进行量化投资分析的过程中仍存在一些未解决的问题，例如其结果难以准确预测实际股票市场中的股价波动。 为了解决这些问题，我们结合深度学习领域的长期记忆网络以及行为金融学的羊群效应理论，提出了一种针对网民在社交媒体上评论的情感分类模型。该模型通过解析网民间的情绪状态交易来构建投资者情绪转移模型，并最终将这些情绪因素纳入到股票价格预测中去。 实验结果表明，投资者的情绪变化对股价波动具有显著影响。这种基于情感分析的股价预测方法为金融市场中的量化投资研究提供了新的技术路径。