基于大数据挖掘的TMT行业情绪指数的编写

摘要

互联网应用的渗透不断上升使得网上的信息量爆发性增长，与此同时，通过对于互联网上的文本挖掘，产生了不同于原有投资分析方法的新的框架。应用市场情绪指标的投资策略应运而生。
　　本文首先研究对比了传统行业的分析框架以及新兴行业的分析框架，并对现有的市场情绪分析方法就行了梳理和总结。
　　其次，分析和研究爬虫算法以及网页数据结构，设计了网络爬虫程序，对互联网上的用户讨论信息进行了抓取，为指数的构建提供了数据基础。
　　再次，通过设定主题讨论数量、主流媒体新闻报道量、资金流入占比以及板块内涨停版数目四个参数作为情绪指标的代理变量，对其进行处理和合成，构建了情绪指标的模型。并以此设计了投资策略。
　　最后运用构建完成的指标，对智能家居以及3D打印两个TMT行业的板块进行了实证研究。验证了情绪指标在投资决策过程中的实践意义。

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第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2研究的内容与方法

1.3文章结构

第二章 文献综述与文本挖掘理论

2.1文本挖掘概况

2.2文本挖掘在情绪指标中的应用

第三章 基于网络爬虫的数据挖掘与分析

3.1网页信息采集原理

3.2爬虫设计原理

3.3聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述

3.4网页信息分析原理

3.5网页信息的提取

第四章 新兴行业量化指数编制与投资相结合的探索

4.1行业研究的方法论

4.2情绪指标的方法论

4.3 情绪指标的合成及处理

4.4投资策略的建立

第五章 新经济行业情绪指标的实证研究

5.1智能家居板块

5.2 3D打印板块

第六章 研究结论及建议

6.1 研究结论

6.2 研究的不足

6.3 未来研究建议

参考文献

致谢

附录