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理解证券市场微观结构和内在运行机理，有效分析和捕捉影响市场波动的本质因素并对复杂的市场运动过程进行合理建模，以洞悉复杂而动态变化的市场运行全貌，是资本市场波动风险研究面临的一个巨大挑战。本书立足于大数据的视角，从实证资产定价和深度学习在金融中的应用两个角度，探究中国证券市场中基于媒体关联的动量溢出效应的存在性、有效性和稳健性。在验证中国证券市场中存在基于媒体关联的动量溢出效应的基础上，为了更细致地捕捉基于多种企业关联的动量溢出效应对资产波动的影响作用，本书将构建一个面向证券市场真实波动的智能计算分析框架，考虑多源异构的市场信息融合后的交互新特性对资产价格波动的影响。基于此，本章首先回顾证券市场波动的相关理论，评述相关理论的发展状态和面临的挑战，为本书奠定坚实的理论基础；其次，本章对股票联动性和动量溢出效应研究相关的文献进行系统的梳理和详细的探讨，厘清了企业关联关系在资本资产定价研究中的发展脉络和发展方向，旨在为深入探讨本书提出的问题，论证本书的可行性、合理性和必要性提供理论支撑；再次，本章详细回顾了媒体新闻信息与证券市场的相关重要研究文献，旨在为本书的方法可行性与创新性提供理论依据；最后，本章系统地梳理了面向证券市场波动的分析模型及相关应用，对比了数理统计模型与计量经济学模型，以及面向证券市场波动的智能计算模型在证券市场波动研究中的应用，旨在为运用量化智能计算模型解决金融问题的必要性和有效性提供理论依据。