从我国股票市场的发展历史及现实特征看,影响其波动的因素较为复杂,其中,金融政策变动是最重要的影响因素之一.各类金融政策的变动会对经济环境、市场流动性、投资者心理预期等产生不同程度的影响,进而造成股票市场的波动.本文通过自然语言处理方法,将股市新闻中的非结构化文本数据与金融领域中的数据,如深证综合指数等结构化数据,进行有效结合,通过事件研究法,探讨了政策事件发生窗口期内的股市波动,并通过海量收集数据进行分析,保证了结果的有效性.