本书从大数据视角研究证券市场的财经信息效应，并从金融市场监管、上市公司治理、投资者认知行为三个角度，为证券市场实践提供重要的理论参考和决策辅助。首先，本书从文本大数据的角度对海量财经信息进行直接分析，利用智能化文本大数据获取、整理、分析技术，深层次地揭示财经信息与证券市场风险波动的关系。其次，本书通过构建大数据分析框架，从施动者（媒体）、受动者（公司）和管理者三个不同的视角，探索证券市场财经信息效应在不同的约束条件下的具体表现。最后，本书从系统论出发，利用深度神经网络学习机制提出一个智能计算框架，用整体、连续而非单一的数据关系，研究复杂市场因素对证券市场财经信息效应的综合影响。