A Study of the Influence of Online Information on the Changes in the Warsaw Stock Exchange Indexes

Piotr Młodzianowski

doi:10.18778/0208-6018.335.09

Autor

Piotr Młodzianowski Warsaw University of Technology, Faculty of Management, Chair of Finance and Financial Systems

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.335.09

Słowa kluczowe:

wiadomości, Giełda Papierow Wartościowych, text mining, analiza sentymentu

Abstrakt

W artykule zaprezentowano wyniki badania nad wpływem informacji sieciowych pochodzących z serwisów internetowych o tematyce finansowej na zmiany indeksów zachodzące na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Pierwsza część pracy ma charakter teoretyczny. Przybliżono w niej zagadnienie text miningu oraz analizy sentymentu. Przedstawiono ich zastosowanie w procesie analizy tekstu. W następnej części pracy omówiono charakterystykę prowadzonego badania. Dokonano wyboru polskich serwisów informacyjnych o tematyce finansowej, które mogą wpływać na reakcje inwestorów z Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych. Przeprowadzono selekcję słów występujących w analizowanych serwisach oraz dokonano ich podziału na klasy. Następnie zaanalizowano zależności między zmianą indeksów GPW a częstością występowania poszczególnych słów w ramach klas. W ostatniej części pracy zaprezentowano wyniki badań, przeprowadzono dyskusję nad możliwościami ich wykorzystania oraz wskazano dalsze kierunki badań.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Das S., Chen M. (2001), Yahoo! for Amazon: Extracting market sentiment from stock message boards, [in:] Proceedings of the Asia Pacific finance association annual conference, vol. 35, Bangkok.
Google Scholar

Dutta S. (2013), Business Communications, PHI Learning Private Limited, Delhi.
Google Scholar

Hagenau M., Liebmann M., Neumann D. (2013), Automated news reading: Stock price prediction based on financial news using context‑capturing features, “Decision Support Systems”, vol. 55, pp. 685–697.
Google Scholar

Hilbert M. (2012), How much information is there in the “information society”?, “Significance”, vol. 9(4), pp. 8–12, doi:10.1111/j.1740–9713.2012.00584.x.
Google Scholar

Ling R. (2012), Taken for Grantedness: The Embedding of Mobile Communication into Society, The MIT Press, Cambridge.
Google Scholar

Loughran T., McDonald B. (2011), When is a Liability not a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10‑Ks, “The Journal of Finance”, vol. 66, no. 1, pp. 35–65.
Google Scholar

Luhn H.P. (1958), The automatic creation of literature abstracts, “IBM Journal of Research and Development”, vol. 2, pp. 159–165.
Google Scholar

Lupiani‑Ruiz E., García‑Manotas I., Valencia‑García R., García‑Sánchez F., Castellanos‑Nieves D., Fernandez‑Breis J.T. (2011), Financial news semantic search engine, “Expert Systems with Applications”, vol. 38, pp. 15565–15572.
Google Scholar

Mittermayer M.A. (2004), Forecasting intraday stock price trends with text mining techniques, [in:] Proceedings of the 37th annual Hawaii international conference on system sciences, Big Island.
Google Scholar

Nassirtoussi A.K., Aghabozorgi S., Ying Wah T., Chek Ling Ngo D. (2015), Text mining of news‑headlines for FOREX market prediction: A Multi‑layer Dimension Reduction Algorithm with semantics and sentiment, “Expert Systems with Applications”, vol. 42, pp. 306–324.
Google Scholar

Nasukawa T., Yi J. (2003), Sentiment analysis: Capturing favorability using natural language processing, [in:] Proceedings of the Conference on Knowledge Capture (K‑CAP), Sanibel Island.
Google Scholar

Nielsen F.Å. (2011), A new ANEW: Evaluation of a word list for sentiment analysis in microblog, [in:] M. Rowe et al. (eds.), Proceedings of the ESWC2011 Workshop on „Making Sense of Microposts”: Big things come in small packages 718 in CEUR Workshop Proceedings, Heraklion.
Google Scholar

Pang B., Lee L. (2008), Opinion mining and sentiment analysis, “Foundations and Trends in Information Retrieval”, vol. 2, no. 1–2, pp. 1–135.
Google Scholar

Peramunetilleke D., Wong R.K. (2002), Currency exchange rate forecasting from news headlines, “Australian Computer Science Communications”, vol. 24, pp. 131–139.
Google Scholar

Schumaker R.P., Chen H. (2009), Textual analysis of stock market prediction using breaking financial news: The AZF in text system, “ACM Transactions on Information Systems”, vol. 27, pp. 1–19.
Google Scholar

Tetlock P.C., Saar‑Tsechansky M., Macskassy S. (2008), More than words: Quantifying language to measure firms fundamentals, “The Journal of Finance”, vol. 63, pp. 1437–1467.
Google Scholar

Tong R.M. (2001), An operational system for detecting and tracking opinions in on‑line discussion, Working Notes of the SIGIR Workshop on Operational Text Classification, New Orleans.
Google Scholar

Wirtualnemedia (2015), Najpopularniejsze serwisy tematyczne w styczniu 2015, http://www.wirtualnemedia.pl/artykul/najpopularniejsze‑serwisy‑tematyczne‑w‑styczniu–2015‑roku# [accessed: 5.02.2017].
Google Scholar