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    1. 技术架构:底层技术采用JAVA及C++技术,集成GIT的多用户开发研究系统。

    2. 实用功能:支持主流财经网站实时舆情采集及监控分析。

    3. 代码管理:连接时代复兴REISM系统,同步检测研发活动强度。

    4. 硬件方案:负载均衡的服务器集群,分布式SSD存储。

    5. 性能参数:支持多并发毫秒级的复杂新闻舆情监控分析,通过多线程优化控制完成高并发任务。


大量的国内外研究表明新闻事件可能会影响公司的价值。更进一步地,在给定市场理性化的前提下,新闻事件会在短时间内影响相应上市股市的股价。例如,企业并购、盈余公告、新旧债务以及财政赤字等新闻事件均会对上市公司的股价产生正面或负面的影响。

另一方面,在国内A股市场中,非理性化(情绪化)现象严重。具体表现在在进行投资决策时以感觉和主题炒作和政策性炒作为主,只定性不定量,追涨杀跌氛围浓郁。经分析,造成上述现象的原因可以总结为:(1)国内股市受政策性影响严重,使得事件对股市造成的影响远大于国外市场;(2)个人投资者比例大,其非理性的投资观念容易造成情绪化投资。因此,尽可能快速地获取金融市场发生的新闻事件并对其反应的情绪进行挖掘与分析,从而掌握市场潜在的投资情绪变化或者波动,是一项利用新闻事件进行投资获利的迫切需求。

目前,信息获取技术、自然语言处理技术以及文本挖掘技术都有了比较成熟的发展。互联网、大数据时代的相继到来,使得以指数增长的海量数据存在于互联网中。关于金融领域的各种新闻事件也不例外。

为了解决实时监控金融市场新闻,快速感知投资情绪波动,从而进行决策获利的需求,我们开发了基于互联网的金融新闻实时监控系统REFIMO(REnaissance FInance MOnitor)。主要功能是对主流的财经类网站新闻进行实时数据下载、解析并对解析后的新闻内容进行情感倾向的自动分析。该系统已经用于公司实际日常经营当中,取得了良好的挖掘和分析效果,日最大处理量可达百万条新闻量级。

该系统为投资决策和基于金融新闻的股市分析提供总体解决方案。系统还可以通过数据库存储与其他平台进行快速集成和融合,全面支持用户的生产、决策、营销等领域活动,具有广阔的应用前景。

REFIMO体系结构

1 基于互联网的金融新闻大数据舆情实时监控系统REFIMO体系结构

REFIMO系统整体上分为新闻采集与分析子系统以及存储子系统两部分。其中新闻采集与分析子系统访问Internet,并与存储子系统发生读写交互。具体地,位于新闻采集与分析子系统中的新闻探测器定时请求目标网站,获取最新的页面URL并向存储子系统发送。位于新闻采集与分析子系统中的新闻采集与情感分析器在监听到存储子系统中有新数据到达时即装载采集新闻网页的URL,并访问Internet请求相应网页内容。之后,新闻采集与情感分析器实时对该新闻网页进行正文提取以及情感分析,最后将分析结果写入存储子系统。

新闻探测器执行流程

2 新闻探测器执行流程图

上图展示了新闻探测器的执行流程。首先,探测器采用定时执行的思想,当定时器到时后开始对目标网站进行探测。为提高探测效率,探测器采用多线程的方式进行探测,每一个线程探测一个网站。若当前探测网站存在新更新的新闻网页,则抽取其URL并更新存储子系统。探测器在否收到退出指令的情况下不断定时执行,直到收到退出指令再退出。

新闻采集器执行流程

 

3 新闻采集器执行流程图

上图展示了新闻采集器的执行流程图。采集器首先从存储子系统中获取当前待下载队列。若队列为空,则说明当前没有新探测到的新闻网页,则采集器等待。若队列不为空,则说明当前有新探测到的新闻网页。则开始新闻的采集和语义分析操作。为了提升采集器的效率,我们使用了多线程并行策略。每一个线程是一个独立的新闻采集器,它对应一个单一的网页。采集器请求目标网页内容并对网页进行解析,网页解析的流程稍后描述。在得到网页正文后,我们使用基于Hownet以及金融行业领域词典的算法对新闻内容进行情感分析。若该文章谈及了具体的个股且对其有正面或负面的情感倾向,我们相应地则更新存储子系统。否则,我们仅采集该新闻网页正文数据。基于Hownet以及金融行业领域词典的算法,首先读入网页正文,并对正文内容进行分句处理。之后,对于每一个句子中的词和基准词对在Hownet中计算词语的相似度,并计算词语的情感倾向。若该词数属于一个领域特殊的情感词,则有可能该词语在Hownet中并没有情感倾向。此时,我们使用领域词典获取其情感倾向。根据此句中所有词语的情感倾向,我们计算该句子的情感倾向。当处理完所有句子时,我们通过每一句的情感倾向计算整篇新闻的情感倾向。若为正,则认为该新闻对其中谈论的股票存在利好。若为负,则认为存在利空。

 


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所属类别: 舆情监控系统

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