| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,195 |
| تعداد مقالات | 77,225 |
| تعداد مشاهده مقاله | 157,149,299 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 118,369,094 |
بررسی تأثیر سیگنالهای معاملاتی منتشرشده در کانالهای تلگرامی بر ارزش معاملات بازار سرمایه با بهکارگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین | ||
| بررسیهای مدیریت رسانه | ||
| دوره 5، شماره 1، 1405، صفحه 31-54 اصل مقاله (639.73 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/mmr.2026.412421.1256 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد براهیم راعی عزآبادی* 1؛ سید حسین علوی2؛ علی کیانی فر3 | ||
| 1استادیار، گروه مالی و حسابداری، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
| 2کارشناس ارشد، گروه مدیریت مالی، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
| 3دانشجوی دکتری، گروه مالی، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هدف: در این پژوهش، با استفاده از دادههای متنی مرتبط با بازار سرمایه در کانالهای تلگرامی و همچنین، دادههای عددی مربوط به ارزش معاملات بازار سهام، تأثیر سیگنالهای معاملاتی منتشرشده در این کانالها بر ارزش معاملات بررسی شده است. روش: این پژوهش با استفاده از رویکرد متنکاوی و تجزیهوتحلیل خودکار محتواهای متنی، از طریق مدل ایجاد شده توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین، اجرا شده است. بهمنظور درک بهتر مسئله، ابتدا پژوهشهای پیشین بررسی شد؛ سپس با توجه به خلأهای موجود در آنها و در نظرگرفتن تغییرات روزانه در شبکۀ اجتماعی تلگرام از نظر نوع فعالیت و همچنین تولید محتوا، مدلی طراحی شد که از نظر بهروز بودن، از مدلهایی که در گذشته ارائه شده کارایی و دقت بیشتری دارد. صحت این مدل ۹۶درصد و دقت و فراخوانی آن حدود۹۰ درصد است. گامهای اجرای این پژوهش عبارت بودند از: بارگیری دادههای متنی از پیامرسان تلگرام، برچسبگذاری پیامها، پیشپردازش و بازنمایی آنها، ایجاد مدل توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین و پایش کل پیامها در بازۀ زمانی مد نظر با مدل. خروجی مدل، تعداد سیگنالها در هر روز است که با ارزش معاملات بازار در آن روز مقایسه و همبستگی آن بررسی شده است. یافتهها: نتایج بهدستآمده، گویای همبستگی ۷۰ تا۸۰ درصدی تعداد سیگنالهای خرید و فروش با میزان ارزش معاملات روزانه سهام در بورس اوراق بهادار تهران است. بهعبارتی، بیشترین همبستگی با ۸۰ درصد بین تعداد سیگنالهای فروش و ارزش معاملات است. در مقابل، پیامهای خنثی یا خبری، همبستگی ضعیفتری (۵۸ درصد) با ارزش معاملات دارند که میتواند از ماهیت غیرسیگنالمحور این دسته از پیامها نشئت گرفته باشد. نتیجهگیری: یافتههای این پژوهش میتواند برای سازمان بورس و نهادهای ناظر در جهت پایش فعالیتهای سیگنالدهی در شبکههای اجتماعی استفاده شود. با توجه به نقش شایان توجه این سیگنالها در افزایش فعالیت معاملاتی، توسعۀ ابزارهای تحلیلی مبتنی بر دادهکاوی، میتواند به شناسایی رفتارهای غیرعادی، کاهش احتمال دستکاری بازار و بهبود شفافیت اطلاعاتی کمک کند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شبکههای اجتماعی؛ تلگرام؛ ارزش معاملات؛ سهام؛ دادهکاوی | ||
| مراجع | ||
|
ابراهیمیان، کامل؛ عباسی، ابراهیم؛ عالمتبریز، اکبر و محمدزاده، امیر (۱۴۰۰). پیشبینی روند روزانه قیمت سهام با استفاده از متنکاوی احساسات کاربران شبکه اجتماعی و دادهکاوی نماگرهای تکنیکال. فصلنامه دانش سرمایهگذاری، ۱۰(40)، ۱–۲۶.
الوندی، پدرام؛ خانیکی، هادی و اکبرزاده جهرمی، سید جمال (1401). پلتفرمیشدن و بازتعریف اکوسیستم رسانههای خبری. جامعه فرهنگ رسانه، 11(44)، ۱۱–۴۱.
پیرایی، خسرو و شهسوار، محمدرضا (۱۳۸۸). بررسی تأثیر متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص قیمت سهام در ایران. پژوهشهای اقتصادی ایران، ۱۱۵–۱۳۶.
راعی، رضا؛ حسینی، سید فرهنگ و کیانی هرچگانی، مائده (۱۳۹۵). بررسی توانایی نظرات کاربران شبکههای اجتماعی بر پیشبینی جهت و قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران. فصلنامه دانش سرمایهگذاری، ۵(۱۹)، ۱۰۷–۱۲۸.
عباسی، مهدی (1395). طبقهبندی توئیتهای فارسی شبکۀ اجتماعی توئیتر با استفاده از روش متنکاوی. پایاننامه دوره کارشناسی ارشد. دانشگاه علامه طباطبائی.
عزیزی، زهرا؛ عبدالوند، ندا؛ قالیبافاصل، حسن و رجائی هرندی، سعیده (۱۳۹۹). بررسی تأثیر اخبار فارسی بر بازدهی سهام با استفاده از تکنیکهای متنکاوی. مجله ایرانی مطالعات مدیریت، ۱۴(4)، ۷۹۹–۸۱۶.
فروغی مجد، فرزاد (1398). ارزیابی تأثیر نظرات تحلیلگران مالی رسانههای اجتماعی در پیشبینی روند حرکت سهام. پایاننامه دورۀ کارشناسی ارشد. دانشگاه خوارزمی.
کشاورزحداد، غلامرضا و حیدری، هادی (۱۳۹۰). بررسی تأثیر اخبار سیاسی بر تلاطم بازار سهام تهران (مقایسۀ مدلهای عمومی FAGARCH و MSM). فصلنامه تحقیقات اقتصادی، ۴۶(۱)، ۱۱۱–۱۳۵.
هاتفی قهفرخی و شمسفرد (1399). پیشبینی بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از تحلیل احساسات نظرات متنی آنلاین. سیستمهای هوشمند در حسابداری، مالی و مدیریت، ۲۷(۱)، ۲۲-۳۷.
هیبتی، فرشاد و زندیه، وحید (1390). بیشواکنش سرمایهگذاران بازار سهام ایران به اخبار بحران مالی جهانی. دانش مالی تحلیل اوراق بهادار (مطالعات مالی)، ۴(9)، ۷۵–۱۰۰.
References Abbasi, M. (2016). Classification of Persian social network tweets using text mining method. End quote Senior Undergraduates Allameh Tabataba'i University. https://ganj.irandoc.ac.ir/#/articles/7f4f8e0bcdf0255a404e6427f4d14fe2/fulltext Alvandi, P., Khaniki, H. & Akbarzadeh Jahromi, S. J. (2023). Platformizationand Redefining of news media ecosystem. Society Culture Media, 11(44), 11-41. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.38552322.1401.11.44.1.9 (in Persian) Azizi, Z., Abdolvand, N., Ghalibaf Asl, H. & Rajaee Harandi, S. (2021). The Impact of Persian News on Stock Returns Through Text Mining Techniques. Interdisciplinary Journal of Management Studies, 14(4), 799-816. https://ijms.ut.ac.ir/article_80598_600bf9e0bd2f46 554d6d6487cf0d4473.pdf (in Persian) Benthaus, J. & Beck, R. (2015). It's more about the content than the users! The influence of social broadcasting on stock markets. Bentolila, A. & Thompkins, T. (2022). A Comparative Analysis Between the Influence of Social Media and Mass Media on the Stock Market. Journal of Student Research, 11(3). https://doi.org/10.47611/jsrhs.v11i3.3430 Boyd, D. M. & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13(1), 210–230. https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x Davis, A. K., Piger, J. M. & Sedor, L. M. (2012). Beyond the numbers: Measuring the information content of earnings press release language. Contemporary Accounting Research, 29(3), 845–868. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.2011.01130.x Derakhshan, A. & Beigy, H. (2019). Sentiment analysis on stock social media for stock price movement prediction. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 85, 569–578. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.07.002 Diaz, A. & Jareno, F. (2009). Explanatory factors of the inflation news impact on stock returns by sector: the Spanish case. Research in International Business and Finance, 23(3), 349–368. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2008.10.006 Ebrahimian, K., Abbasi, E., Alam Tabriz, A. & Mohammadzadeh, A. (2021). Daily Stock Price Movement Prediction Using Sentiment text mining of social network and data mining of Technical indicators. Journal of Investment Knowledge, 10, (40), 451-469. https://sanad.iau.ir/fa/Journal/jik/DownloadFile/843047 (in Persian) Fruoghimajd, F. (2020). Evaluation of the impact of social media financial analysts’ comments on thetrendof stock movement. Thesis of senior undergraduate study. Kharazmi University. (in Persian) Han, J., Kamber, M. & Pei, J. (2012). Data mining: Concepts and techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5 Hatefi Ghahfarrokhi, A. & Shamsfard, M. (2020). Tehran stock exchange prediction using sentiment analysis of online textual opinions. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 27(1), 22-37. https://doi.org/10.1002/isaf.1465 Heybati, f., Zandiyeh, V. (2011). Investors' Overreaction in IRAN Stock Market to Global Financial Crisis News.” Financial Knowledge of Securities Analysis, 4, (9), 75-100. https://sanad.iau.ir/fa/Journal/jfksa/Article/803276 (in Persian) Jiang, T. & Zeng, A. (2023). Financial sentiment analysis using FinBERT with application in predicting stock movement. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.02136 Kaplan, A. M. & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59–68. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003 Keshavarz, G. & Heidari, H. (2011). The Impact of Political News on Tehran Stock Exchange (AFIGARCA and MSM) Approach. Journal of Economic Research (Tahghighat- E- Eghtesadi), 46(1), 111-135. https://jte.ut.ac.ir/article_22448.html (in Persian) Kietzmann, J. H., Hermkens, K., McCarthy, I. P. & Silvestre, B. S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Business Horizons, 54(3), 241–251. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2011.01.005 Loughran, T. & McDonald, B. (2016). Textual analysis in accounting and finance: A survey. Journal of Accounting Research, 54(4), 1187–1230. https://doi.org/10.1111/1475-679X.12123 Maqbool, J., Aggarwal, P., Kaur, R., Mittal, A. & Ganaie, I. A. (2023). Stock prediction by integrating sentiment scores of financial news and MLP-regressor: A machine learning approach. Procedia Computer Science, 218, 1067–1078. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.086 Mehta, P., Pandya, S. & Doshi, N. (2020). Sentiment analysis on social media and stock price prediction using machine learning and deep learning models. International Journal of Information Management Data Insights, 1(2), 100017. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2020.100017 Nti, I. K., Adekoya, A. F. & Weyori, B. A. (2020). A systematic review of fundamental and technical analysis of stock market predictions. Artificial Intelligence Review, 53(4), 3007–3057. https://doi.org/10.1007/s10462-019-09754-z Önder, Z. & Şimga-Mugan, C. (2006). How do political and economic news affect emerging markets? Evidence from Argentina and Turkey. Emerging Markets Finance and Trade, 42(4), 50–77. https://doi.org/10.2753/REE1540-496X420403 Padmanayana, V. & Bhavya, K. (2021). Stock market prediction using Twitter sentiment analysis. International Journal of Scientific Research in Science and Technology, 7(4), 265–270. https://doi.org/10.32628/CSEIT217475 Pang, X., Zhou, Y., Wang, P., Lin, W. & Chang, V. (2020). An innovative neural network approach for stock market prediction. Journal of Supercomputing, 76(3), 2098–2118. https://doi.org/10.1007/s11227-017-2228-y Pearce, D. K. & Roley, V. V. (1985). Stock prices and economic news. The Journal of Business, 58(1), 49–67. https://doi.org/10.1086/296282 Piraee, K., Shahsavar, M.R. (2010). The impacts of macroeconomic variables on Iranian stock market. Iranian Journal of Economic Research.115-136. https://ensani.ir/fa/article/83697/ (in Persian) Raie, R, Farhang Hoseini, S, Kiani Harchegani, M. (2016). Evaluate the Ability of Social Networks to Predict the Direction and Stock Prices in Tehran Stock Exchange. Journal of Investment Knowledge, 5, (19), 107-128. https://www.magiran.com/paper/1592175 (in Persian) Safko, L., Brake, D. K. (2009). The Social Media Bible: Tactics, Tools, and Strategies for Business Success. Ukraine: Wiley. Smith, S. & O’Hare, A. (2022). Comparing traditional news and social media with stock price movements; which comes first, the news or the price change? Journal of Big Data, 9(1), 1-20. DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-022-00591-6 Sprenger, T. O. & Welpe, I. M. (2011). News or noise? The Stock Market Reaction to Different Types of Company-Specific News Events (January 4, 2011). Tetlock, P. C. (2007). Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market. Journal of Finance, 62(3), 1139–1168. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2007.01232.x Tetlock, P. C., Saar-Tsechansky, M. & Macskassy, S. (2008). More than words: Quantifying language to measure firms’ fundamentals. Journal of Finance, 63(3), 1437–1467. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01362.x Wang, J.L. & Chan, S.H. (2007). Stock market trading rule discovery using pattern recognition and technical analysis. Expert Systems with Applications, 33(2), 304–315. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.05.002 Wang, Z., Hu, Z., Li, F., Ho, S.-B. & Cambria, E. (2021). Learning-based stock trending prediction by incorporating technical indicators and social media sentiment. Cognitive Computation, 15(3), 1092–1102. Wu, X., Wang, X., Ma, S. & Ye, Q. (2017). The influence of social media on stock volatility. Frontiers of Engineering Management, 4(2), 201–211. https://doi.org/10.15302/J-FEM-2017018 Zhang, H., Chen, Y., Rong, W., Wang, J. & Tan, J. (2022). Effect of social media rumors on stock market volatility: A case of data mining in China. Frontiers in Physics, 10, 987799. DOI: https://doi.org/10.3389/fphy.2022.987799 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 155 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 118 |
||