3.1 研究总体框架

本书将按照数据获取、数据处理、互联网财经新闻与证券市场关系的深层细致探索、智能分析模型构建、理论应用五个层面依次展开（如图 3.1所示）。第一，利用爬虫技术自动获取海量互联网新闻文本数据和证券市场数据；第二，分别采用不同的技术手段对两类研究数据进行处理和整合；第三，从施动者（媒体）层面、受动者（上市公司）层面、公司管理者层面，对互联网财经新闻与证券市场风险波动的关联性展开深层、细致、具体的探讨；第四，基于第三层的研究成果，提出了深度学习框架，用整体、连续，而非单一的数据关系，研究复杂市场因素对证券市场新闻媒体效应的综合影响；第五，为金融市场监管者、上市公司管理者和投资者提供政策建议、治理方案和决策理论依据。