利用 Word2vec 和 N-gram 文本表示方法，对 Twitter 上大众情绪进行情感分析，并应用监督式机器学习原理分析某公司股票市场的走势与 Twitter 上情感的相关性，研究表明社交媒体中与某公司相关的正面消息和推文会鼓励人们投资该公司的股票，从而提高该公司的股价。

Oct, 2016

通过情感分析市场新闻，本文针对金融市场制定了情感分析字典和模型，并对医药股市的新闻进行了分析，得出仅从新闻情感中，对于预测短期股价趋势有70.59%的准确率。

Dec, 2018

本文通过分析r/WallStreetBets社区内的GameStop现象，使用标注数据集来分析用户在股票买卖方面的意图和行为，以及用户对社区团结行动的总体支持，以探寻社交媒体对群体运动强大的推动力。

Mar, 2022

本文探讨了社交媒体（Twitter和Reddit）帖子对于预测股票收盘价格的影响，通过将社交媒体数据的情感分析与历史股票数据相结合，使用时间序列模型进行研究分析，并实验结果表明，包括高管帖子的社交媒体数据能够显著提高股票价格的预测能力。

Nov, 2022

本研究探讨社交媒体、低成本交易平台和纯真投资者相交的情况，创建了一个基于社交媒体帖子的预测模型工具，可对Pump&Dump式的市场操纵提前进行预警，并在最佳模型下实现了85%的准确率和62%的F1得分。

Jan, 2023

本文通过对三个推文和历史股票价格数据集的多模态股票走势预测，对ChatGPT的能力进行了广泛的零样本分析，在预测股票走势方面表现不佳，这一发现提出了更多关于情感分析和历史股票数据的未来研究问题与工作方向

Apr, 2023

本研究通过时间序列分析和自然语言处理，评估了利用 Twitter 情感进行预测特斯拉、苹果等主要公司股票价格的可行性，结果表明积极性、消极性和主观性是股票价格波动的主要决定因素。该研究强调了将公众意见纳入股票价格预测的重要性，同时指出利用 Twitter 情感可以作为预测股票价格的有效工具，应纳入投资策略制定。

Aug, 2023

通过利用社交媒体数据和宏观经济指标来精确预测股市，这篇论文介绍了一种新的方法，该方法包括有效提取和解码推文数据的高效推文过滤器，以及在语义空间中识别股票、行业和宏观经济因素之间多层次关系的自我感知机制，进而利用股票价格波动实现提高准确性。

Dec, 2023

本研究调查了生物技术领域中推文情感与各类别的关系：新闻、公司观点、CEO观点、竞争对手观点以及股市行为，重点在于了解社交媒体话语对投资者情绪和决策过程的影响。我们分析了十家最大和最有影响力的制药公司的历史股市数据，以及与COVID-19、疫苗、公司和相关CEO有关的Twitter数据。利用VADER情感分析，我们检查了推特情感得分，并评估它们与股市表现之间的关系。我们采用ARIMA（自回归移动平均）和VAR（向量自回归）模型来预测股市表现，并引入情感协变量以提高预测准确性。研究结果显示推文情感、新闻、生物技术公司、其CEO和股市表现之间存在复杂的相互作用，强调了在建模和预测股价时考虑多种因素的重要性。本研究为社交媒体对金融行业的影响提供了有价值的见解，并为进一步完善股价预测模型的研究奠定了基础。

Jan, 2024

该研究探讨了好消息是否能提升公司的股价，以及这对其供应商和客户股价的影响。采用FinBERT模型分析新闻正面程度，研究发现，正面新闻在披露前提高了相关公司的股价，且供应链中的所有相关方也受益。研究显示，正面新闻的披露净效应显著，但日本供应商和客户的市场反应却与全球企业相反，可能是由于信息流通的差异。

Sep, 2024