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文本數(shù)據(jù)在投資中的應(yīng)用：多數(shù)另類數(shù)據(jù)都都存在覆蓋度相對(duì)較低、僅對(duì)部分細(xì)分領(lǐng)域有效的特點(diǎn)，能達(dá)到對(duì)各類型公司全覆蓋、與行業(yè)屬性關(guān)聯(lián)不大的另類數(shù)據(jù)主要僅有一大類——文本數(shù)據(jù)。根據(jù)文本的來源，文本數(shù)據(jù)可分為線上評(píng)論/新聞、財(cái)報(bào)、研報(bào)數(shù)據(jù)幾大類，此前的使用方向主要為捕捉情緒偏向、得到個(gè)股觀點(diǎn)。本報(bào)告中，我們使用研報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題的挖掘，得到當(dāng)前機(jī)構(gòu)高度關(guān)心的主題，同時(shí)也進(jìn)一步將個(gè)股與主題的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行量化，得到更規(guī)則化的主題投資策略。
　　研報(bào)文本主題因子構(gòu)建：我們使用米筐數(shù)據(jù)庫中的研報(bào)摘要數(shù)據(jù)，在經(jīng)過分詞、剔除常規(guī)詞等處理后，每月使用LDA模型進(jìn)行主題訓(xùn)練。在預(yù)設(shè)40個(gè)主題的情況下，2024年4月關(guān)注度靠前的主題包括景氣回升、能源改革、高股息等。為了進(jìn)一步使用主題進(jìn)行投資，我們通過概率、詞頻等方式構(gòu)建個(gè)股與主題之間的聯(lián)系，得到研報(bào)文本主題因子，因子值越大說明個(gè)股當(dāng)前與市場高度關(guān)注的主題關(guān)聯(lián)度更緊。
　　行業(yè)研報(bào)文本主題因子對(duì)滬深300成分股更有效，而個(gè)股研報(bào)在中證500中IC更高。我們對(duì)行業(yè)研報(bào)、個(gè)股研報(bào)文本分別建模并構(gòu)建不同的因子，發(fā)現(xiàn)行業(yè)研報(bào)因子對(duì)龍頭股的作用更強(qiáng)，因此在滬深300中IC更高，平均達(dá)到3.5%，而個(gè)股研報(bào)因子對(duì)相對(duì)偏小的股票作用更強(qiáng)，因此在中證500中效果更好，兩類因子的多頭組表現(xiàn)接近。此外，我們也測試了不同主題數(shù)量、主題詞數(shù)量對(duì)因子表現(xiàn)的影響，主題、主題詞數(shù)越少因子表現(xiàn)越激進(jìn)。
　　研報(bào)文本主題因子在多因子模型中的應(yīng)用：個(gè)股研報(bào)文本主題因子對(duì)收益的貢獻(xiàn)更大。我們分別嘗試在中證800多因子直接選股、滬深300指數(shù)增強(qiáng)、中證500指數(shù)增強(qiáng)的組合中加入研報(bào)文本主題因子，因子與傳統(tǒng)因子相關(guān)性低，整體而言基于個(gè)股研報(bào)文本的因子對(duì)組合的收益增量貢獻(xiàn)更大。分時(shí)間段來看，2022-2023年上半年市場偏弱時(shí)，研報(bào)文本主題因子表現(xiàn)偏弱，但23年下半年以來有所回暖，該因子一定程度上也代表了市場對(duì)于主題行情的接受程度。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示及聲明：本報(bào)告模型根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，準(zhǔn)確度受限于歷史數(shù)據(jù)的長度；模型歷史表現(xiàn)不代表未來，宏觀及市場環(huán)境大幅變化時(shí)模型可能失效。