检索结果-南通市图书馆

作者：钱淳上海师范大学

学位级别：硕士

近几年量化交易的发展迅猛,越来越多的金融机构开始重视量化投资所带来的效益。目前量化交易策略广泛被应用在股票交易、期货期权交易当中,然而量化交易策略在股指期货中的应用实例较少,且股指期货存在种种限制,使得目前市场上的量化交... 详细信息

近几年量化交易的发展迅猛,越来越多的金融机构开始重视量化投资所带来的效益。目前量化交易策略广泛被应用在股票交易、期货期权交易当中,然而量化交易策略在股指期货中的应用实例较少,且股指期货存在种种限制,使得目前市场上的量化交易策略难以在此标的上实现。另一方面,投资者情绪作为一种影响市场的变量被许多学者所研究,市场上有许多能够作为投资者情绪载体的媒介,在这之中新闻作为一种广泛被接受的信息传播方式而被人熟知。因此,本文通过构建文本情绪分析模型,对新闻标题进行文本情绪分析从而判断新闻标题所包含的情绪倾向,并结合股指期货价格预测模型共同组成信号来构建交易策略。通过对交易策略进行有效性分析,从回测结果上来看,股指期货交易策略更适用于短期交易,其策略的表现往往优于策略用于长期交易;中证500股指期货由于包含的均是中小市值股票,因此受市场情绪的影响较大,价格波动也较大,股指期货策略更为适用;文本情绪分析模型的表现会对股指期货交易策略产生较大的影响,选择ALBERT模型进行文本情绪分析的结果最为理想。

关键词：股指期货文本情绪分析交易策略设计

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基于投资者情绪的量化策略研究

基于投资者情绪的量化策略研究

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作者：杨筱钰中央财经大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的进步与社交平台的普及,投资者获取市场信息与交易信息的渠道越来越多样化,从微博、微信、论坛等社交软件上,投资者可以轻易地得知时事新闻与投资相关的舆情,同时社交平台的便利性也扩大了投资思维与情绪的传播。目前,... 详细信息

随着互联网技术的进步与社交平台的普及,投资者获取市场信息与交易信息的渠道越来越多样化,从微博、微信、论坛等社交软件上,投资者可以轻易地得知时事新闻与投资相关的舆情,同时社交平台的便利性也扩大了投资思维与情绪的传播。目前,投资者情绪对于股市的影响也成为近年来学术研究的焦点,且关于投资者情绪指标的衡量逐渐由间接指标构建法转向直接指标构建法。本文基于前人的相关研究成果,利用计算机文本情绪分析的方法构建投资者情绪指标,并进一步探究其对股票收益的影响。本文基于文本情绪分析的方法构建投资者情绪指数,具体步骤包括文本爬取、文本预处理、文本情绪打分和投资者情绪指标构建四个步骤。首先利用python爬虫爬取东方财富网股吧的投资者言论,爬取对象为上证50指数50只成分股的股吧,时间区间为2020年1月1日至2021年12月31日;第二步为文本预处理工作,删除表情包、“转发”等无意义文本后共获得415万条有效文本数据,随后利用python程序包jieba分词完成文本分词工作;最后为文本情感分析和指标构建,本文基于姜富伟、孟令超和唐国强所构建的中文金融文本词典对所爬取的文本数据进行打分,并构建投资者情绪指数。获得投资者情绪指数后,本文进一步探究了投资者情绪指数和股票收益率之间的关系,构建OLS回归模型,引入市值因子、账面市值比因子、市场超额收益因子作为控制变量,实证结果表明投资者情绪对股票收益率有显著正向影响。基于这一实证结果,本文构建了多因子量化选股策略。基于以上研究,本文得出结论:第一,投资者情绪指数对于个股收益率的预测作用在统计学上显著;对于中小规模、难以估值和制造业内的公司股票预测作用更好。第二,基于投资者情绪指数因子构建的多因子选股模型,投资组合策略的年化收益率为49.95%,夏普比率1.15,Beta值0.68,Alpha值55.91%,波动率40.53%,最大回撤30.38%,综合各个评价指标来看,该策略应为一个有效策略。

关键词：投资者情绪文本情绪分析量化选股策略多因子回归

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基于情感词和多任务卷积神经网络的文本情感分布学习

基于情感词和多任务卷积神经网络的文本情感分布学习

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作者：江晨琳江西师范大学

学位级别：硕士

情感是人类对外界世界产生的主观反映，是人际交往、日常交流中必不可少的一部分。情感分析是情感计算中的重要领域之一，旨在根据文本、图像、音乐、面部表情等人类行为载体挖掘其中蕴含的情绪。近年来，随着基于网络的社交媒体的快速... 详细信息

情感是人类对外界世界产生的主观反映，是人际交往、日常交流中必不可少的一部分。情感分析是情感计算中的重要领域之一，旨在根据文本、图像、音乐、面部表情等人类行为载体挖掘其中蕴含的情绪。近年来，随着基于网络的社交媒体的快速发展，情感分析吸引了越来越多学术界学者的关注。自2000年以来，情感分析已经发展成为自然语言处理（NLP）领域中最活跃的研究领域之一。　　情感分布学习是一种近年提出的新型情感分析范式，通过与示例关联的情感分布对多种情绪进行定量的建模，比传统情绪分析方法更适用于存在情绪模糊的情绪分析任务。情感分布学习采用情感分布标记每个句子，各个分量的值介于0和1之间，总和为1。情感分布学习方法能够有效地记录示例在不同情绪标签上的强度，在情绪识别任务上表现出了比传统情绪分类方法更优的性能。　　情感词是带有不同强度情感倾向性的词语，一般蕴含着大量的情感先验知识。不同的情感词通常用于描述不同的情感特征，情感词的不同组合也可以表达不同的情感倾向。大量工作表明，文本中具有的情感词先验知识有利于情感分析。但目前现有的大部分情感分布学习方法，只关注文本的语义信息，而忽略了文本携带的情感词先验知识。　　针对现有情感分布学习方法缺乏考虑文本分析任务特有的情感词语言学先验知识的问题，本文提出一种基于情感词和多任务卷积神经网络（Lexicon enhanced Multi-Task Convolutional Neural Network,LMT-CNN）的文本情感分布学习模型，用于文本情感分布预测和情绪分类任务。LMT-CNN模型的网络结构由文本语义信息模块、情感词的情感知识模块和多任务预测模块组成，以端到端的方式对情感分布进行预测。LMT-CNN模型同时考虑了文本的语义信息和情感词先验知识，使用结合KL损失和交叉熵损失的多任务卷积神经网络模型，以端到端的方式同时训练情感分布预测和情绪分类任务。　　在9个常用的文本情感数据集上进行了四组对比实验，分别是情感词权重系数α对LMT-CNN模型性能的影响实验、多种文本情感分布预测方法对比实验、单标签数据集上的情绪分类性能对比实验和情感词数量对LMT-CNN模型性能的影响实验。实验表明，本文提出的LMT-CNN模型有效地利用了情感词信息，在情感分布预测和情绪分类任务上的性能优于现有的情感分布学习方法。

关键词：文本情绪分析情感分布学习情感词多任务卷积神经网络

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基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化研究

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中国管理信息化 2023年第3期26卷 130-133页

作者：左晓冬首都经济贸易大学管理工程学院北京100070

我国股票交易市场每天都在产生大量交易数据,为了解决传统交易分析方法难以处理海量数据的缺陷,引入量化投资的方式。但是,量化投资是利用计算机技术建模以挖掘交易信号的一种投资方式,不能脱离传统分析方法和解决投资者对于投资组合管... 详细信息

我国股票交易市场每天都在产生大量交易数据,为了解决传统交易分析方法难以处理海量数据的缺陷,引入量化投资的方式。但是,量化投资是利用计算机技术建模以挖掘交易信号的一种投资方式,不能脱离传统分析方法和解决投资者对于投资组合管理的需求。为此,本文提出一种融合投资者情绪和改进特征提取网络的深度强化算法的股票投资组合模型,可以借助深度神经网络来处理原始数据,提取新闻和评论情感与股票的时间序列交易数据的特征信息,再利用强化学习不断训练以实现智能决策。为了验证模型的效果,使用HS300成分股中100只流通性好的股票作为资产池,首先改善深度强化学习算法的特征提取网络,使用多层感知机神经网络(MLP)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)作为特征提取网络,应用到深度确定性策略梯度算法(DDPG)、双延时深度确定性策略梯度算法(TD3)、柔性演员—评论员算法(SAC)中。其次,使用基于新闻和评论文本的情绪分析模型计算投资人情绪影响力分值。最后,融合情绪影响力分值输入后重新训练智能体,在测试数据集上,CTD3-LSTM模型最高收益率达到38.81%,欧米伽率为1.35,最大回撤率为14.3%,均明显优于其他对照组。

关键词：投资组合管理深度强化学习改善特征提取网络文本情绪分析

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央行货币政策报告文本信息、宏观经济与股票市场

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投资与证券 2021年第11期

作者：姜富伟胡逸驰黄楠

本文利用金融情感词典和文本分析技术，分析中国人民银行货币政策执行报告的文本情绪、文本相似度和文本可读性等多维文本信息，刻画央行货币政策执行报告的文本特征，探究货币政策报告的文本信息与宏观经济和股票市场的关系。实证研究... 详细信息

本文利用金融情感词典和文本分析技术，分析中国人民银行货币政策执行报告的文本情绪、文本相似度和文本可读性等多维文本信息，刻画央行货币政策执行报告的文本特征，探究货币政策报告的文本信息与宏观经济和股票市场的关系。实证研究发现，货币政策报告的文本情绪的改善会引起显著为正的股票市场价格反应，报告文本相似度的增加会引起股票市场波动性的显著降低，报告可读性对公布后股票市场的波动性影响不显著。货币政策报告文本情绪还与诸多宏观经济指标显著相关。进一步研究发现，引起股票市场显著反应的是报告文本情绪中反映货币政策指引的部分，而反映宏观经济历史状态的部分对股票市场的影响不显著。本文从文本大数据分析角度证明了我国央行沟通的有效性，对国内央行沟通相关研究形成了有益补充。

关键词：文本情绪分析中央银行沟通股票市场宏观经济

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