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◆文本挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)
　　傳統(tǒng)人工智能方法挖掘文本信息從而構(gòu)建股票組合效果一般，范劍青老師等人提出了一個(gè)通用的和自適應(yīng)的高維數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)框架FarmPredict，該模型可以從文本數(shù)據(jù)中提取潛在因子和特質(zhì)因子，用來(lái)輸入懲罰回歸預(yù)測(cè)股票未來(lái)收益。他們?cè)谥袊?guó)股市的實(shí)證結(jié)果表面，基于FarmPredict可以提取的情緒主導(dǎo)詞匯，并且根據(jù)情緒評(píng)分指標(biāo)構(gòu)建的投資組合收益年化高達(dá)116%，這個(gè)結(jié)果顯著優(yōu)于其它模型。這項(xiàng)研究開(kāi)辟了非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)在金融應(yīng)用中的全新范式，更是證明了大數(shù)據(jù)技術(shù)無(wú)論在數(shù)據(jù)上還是在方法論上都在“金融投資”中有其核心地位。
　　◆FarmPredict框架
　　FarmPredict由三個(gè)步驟組成。第一步是從高維文章中使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)獲取隱藏的特征。為此，我們使用主成分分析（PCA）將文章轉(zhuǎn)換為包括多個(gè)潛在因子和特質(zhì)因子組成的隱式成分的向量。潛在因子的數(shù)量由調(diào)整后特征值閾值方法估計(jì)（Fan等，2020a）。這是一個(gè)純粹的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程，不需要先驗(yàn)假設(shè)的干預(yù)，所有的信息均從文章本身中學(xué)習(xí)。我們還解釋了在文本數(shù)據(jù)中使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的必要性，因?yàn)樗梢员苊庵饔^假設(shè)和限制數(shù)據(jù)使用的潛在偏差。第二步，我們通過(guò)特質(zhì)因子與學(xué)習(xí)目標(biāo)（關(guān)聯(lián)股票的貝塔調(diào)整后收益）的基于因子條件相關(guān)性做篩選。此步驟是可選的，但有助于我們將維度降低到更易于管理的級(jí)別。最后我們使用LASSO模型基于潛在因子和篩選后的特質(zhì)因子預(yù)測(cè)資產(chǎn)價(jià)格。在每個(gè)分析步驟中FarmPredict也提供了高度的靈活性。
　　◆組合構(gòu)建與組合績(jī)效
　　每天收盤(pán)集合競(jìng)價(jià)開(kāi)始計(jì)算模型，算完后，按照當(dāng)天收盤(pán)價(jià)買(mǎi)入當(dāng)前交易日預(yù)測(cè)值Y new最靠前的50條新聞對(duì)應(yīng)的股票，以當(dāng)前交易日收盤(pán)時(shí)的總市值為權(quán)重，并持有至下一個(gè)交易日收盤(pán)時(shí)，這個(gè)是市值加權(quán)組合。等權(quán)組合則是預(yù)測(cè)值Y new最靠前的50支股票的權(quán)重均為2%，同樣持有至下一個(gè)交易日收盤(pán)時(shí)。下圖是不同Y變量下的組合累積收益，可以看出收益率比較高。當(dāng)然這是理論收益，并沒(méi)有考慮手續(xù)費(fèi)和交易摩擦成本。