英语股市新闻报道的特点分析

随着全球金融市场蓬勃发展,财经新闻在日常经济生活中的关注度呈现逐年上升的趋势,其中公众越来越青睐英语股市新闻报道。英语股市新闻报道随着经济的发展不断变化,彰显着时代的特点,具有鲜明的世界性、专业性、热点性。作为新闻报道的一个分支,英语股市新闻报道是一个多角度的综合体,形成了固有的语言风格,内容涉及经济生活的多个领域、多个国家,新闻报道表现为主体复杂性与角度多样化。本文从语言风格、新闻内容的角度入手,对英语股市新闻报道特点进行深入分析,以期能给我国股市新闻报道以启迪。

原型范畴理论下的股市新闻结构隐喻研究

中英股市新闻报道是投资者决策的重要依据,关涉股民的切身利益。股市新闻中充满着大量的隐喻。从原型范畴理论出发,将中英股市新闻中的结构隐喻范畴化为战争隐喻、天气隐喻和游戏隐喻并对其隐喻表达形式进行解读,有助于投资者深入理解新闻报道含义,正确作出投资决策,规避风险和获得盈利。

英语股市新闻的文体特点

股市日益成为影响人们生活的一个因素,而股市新闻主要是传递信息给受众,并给受众提供决策的依据等,因而使用的新闻语言必须通俗易懂、简洁、精确。英语报刊上股市新闻报道不仅具有英语新闻文体的典型特点,还有它自己的独特之处。

基于多重注意力机制的图神经网络股市波动预测方法

股票市场是金融市场关键组成部分,因此对股票市场波动的研究对合理化控制金融市场风险、提高投资收益提供了重要支持,一直以来都是学术界和相关业界的关注焦点,然而,股票市场会受到各种因素的影响。面对股票市场中多源化、异构化的信息,如何高效挖掘、融合股票市场的多源异构数据具有挑战性。为了充分解释不同信息及信息间相互作用对于股票市场价格波动的影响,提出一种基于多重注意力机制的图神经网络来预测股票市场的价格波动。首先,引入关系维度构建股票市场交易数据和新闻文本的异构子图,并利用多重注意力机制实现图数据的融合;其次,通过图神经网络门控循环单元(GRU)进行图分类,在此基础上完成对股票市场中上证综合指数、沪深300指数、深证成份指数这三个重要指数波动的预测。实验结果表明,从异构信息特性角度,相较于股票市场交易数据,股市新闻信息对于股票价格影响存在滞后性;从异构信息融合角度,所提方法与支持向量机(SVM)、随机森林、多核k-means(MKKM)聚类等算法相比,预测准确率分别提升了17.88个百分点、30.00个百分点和38.00个百分点,并进行了模型交易策略的量化投资模拟。

Social Network Impacts on Stock Market： An Experimental View

In this paper, the authors present a method to construct a simulation experiment system which used to prove how social network affects the stock market. The authors construct a model considered of three main stock market effect factors： cognitive factors, social factors and economic factors. In the simulation system, free-scale social network is generated for information relations among investors in stock market. The authors simulate the organization information propaganda processes and generate stock related news. The generated news contains economy factors and sudden events. Stockholders cooperate with the related stockholders in their social network, and make stock exchange decision based on this news and their cognitive understanding of this news. Simulation results shows that the social network news propaganda effect stock prices. If social network in stock market have circles, the news affection will be amplified.

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