* انقیاد، هادی (1388)، "استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) جهت مدلسازی کوتاه مدت شاخص قیمت سهام (TEPIX)" پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات تهران.
* سعیدی.علی، فرهانیان. سیدمحمد جواد، (1390)، مبانی اقتصاد و مالی رفتاری، تهران، شرکت اطلاع رسانی و خدمات بورس
* راعی . رضا ، چاوشی . کاظم ، (1382 ) ، پیش بینی بازده سهام در بورس اوراق بهادار : مدل شبکه های عصبی مصنوعی و مدل چند عاملی ، مجله تحقیقات مالی ، دوره 5 ، شماره 1 ، بهار و تابستان 1382
* متوسلی . محمود ، طالب کاشفی . بیژن ، (1385) ، بررسی مقایسه ای توان شبکه های عصبی با ورودی شاخص های تحلیل تکنیکی برای پیش بینی قیمت سهام ، نامه مفید ، شماره 54 ، تیر 1385
* Baker, H. K., &Nofsinger, J. R. (Eds.). (2010). Behavioral finance: investors, corporations, and markets (Vol. 6). John Wiley & Sons.
* Bikhchandani, S., & Sharma, S. (2000). Herd behavior in financial markets. IMF Staff papers, 279-310.
* Bollen, J., Mao, H., &Zeng, X. (2011). Twitter mood predicts the stock market.Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.
* Geva, T., &Zahavi, J. (2014). Empirical evaluation of an automated intraday stock recommendation system incorporating both market data and textual news. Decision Support Systems, 57, 212-223.
* Hirshleifer, D., & Hong Teoh, S. (2003). Herd behaviour and cascading in capital markets: A review and synthesis. European Financial Management, 9(1), 25-66.
* Li, Q., Wang, T., Li, P., Liu, L., Gong, Q., & Chen, Y. (2014). The effect of news and public mood on stock movements. Information Sciences, 278, 826-840.(b)
* Li, X., Xie, H., Chen, L., Wang, J., & Deng, X. (2014). News impact on stock price return via sentiment analysis. Knowledge-Based Systems.
* Nagar, A., &Hahsler, M. (2012). Using Text and Data Mining Techniques to extract Stock Market Sentiment from Live News Streams. International Proceedings of Computer Science & Information Technology, 47.
* Neubeck, K. J., &Glasberg, D. S. (2004). Sociology: Diversity, conflict, and change. Recording for the Blind & Dyslexic.
* Nofsinger, J. R. (2005). Social mood and financial economics. The Journal of Behavioral Finance, 6(3), 144-160.
* Oliveira, N., Cortez, P., & Areal, N. (2013). On the Predictability of Stock Market Behavior Using StockTwits Sentiment and Posting Volume. In Progress in Artificial Intelligence (pp. 355-365). Springer Berlin Heidelberg.
* Qiu, L., Rui, H., &Whinston, A. (2013). Social network-embedded prediction markets: The effects of information acquisition and communication on predictions. Decision Support Systems, 55(4), 978-987.
* Ruiz, E. J., Hristidis, V., Castillo, C., Gionis, A., &Jaimes, A. (2012, February). Correlating financial time series with micro-blogging activity. In Proceedings of the fifth ACM international conference on Web search and data mining (pp. 513-522). ACM.
* Sarle, W.S., (1997), "Neural network FQA, part 1 of 7: introduction". Retrieved june 2003, from periodic posting to the usenetnewgroupcomp.si.neural-nets, fttp://ftp.sas.com/pub/neural/FQA.html.
* Shepard, J. M. (2012). Cengage Advantage Books: Sociology. Cengage Learning.
* Zirilli, J.S, (1997), "Financial prediction using neural network", uk:international Thomson publishing