在缺乏验证个体投资者情感量化来预测股指的有效性背景下,对为期三个月的股吧评论数据进行抓取,运用朴素贝叶斯法进行投资者情感的量化分析。在对经过不同期滞后处理的时间序列数据进行相关性分析的基础上,采用VAR模型对上证指数的3分钟均线涨跌幅进行预测,并使用神经网络算法修正预测。结果表明:上证指数涨跌幅与投资者情感之间同时存在线性与非线性关系,且日区间联动幅度较大;构建模型时应综合考虑两者关系和投资者情感的异方差性。
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