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金融文本特征挖掘及动态融合因子策略研究
被引量：
1
1
作者
张伟
朱汉卿
高志刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第8期297-305,共9页
目前的金融文本分析受到非规范性金融文本的局限性,所提取的金融特征有效性不足。为解决这一问题,提出了以券商研究报告为研究对象的规范性金融文本特征挖掘模型(normative finanical text feature mining,NFTFM),通过构建规范性金融情...
目前的金融文本分析受到非规范性金融文本的局限性,所提取的金融特征有效性不足。为解决这一问题,提出了以券商研究报告为研究对象的规范性金融文本特征挖掘模型(normative finanical text feature mining,NFTFM),通过构建规范性金融情感词典(normative finanical text sentiment dictionary,NFTSD)充分挖掘券商报告语义,并采用K邻近算法(K-nearest neighbor,KNN)实现报告作者评价态度分类,将态度分类结果按照时序维度整合为评价一致性因子(rate volatility,RC)和评价特征因子(rate consistency,RV)两类金融特征因子;针对传统量化多因子模型的因子权重无法自适应市场变化的问题,提出动态优化的融合因子策略,通过遗传算法动态优化因子权重。为验证规范性金融特征因子的有效性以及动态优化融合因子策略的效果,以RC、RV因子为基础因子集合,针对中证500股票构建多因子策略实例并展开历史周期回测。结果表明,策略收益相比于基准收益有明显提升,且对于不同的市场环境都具有较好的适应能力,表明NFTFM模型有效地提取了规范性金融特征因子,且动态优化的融合因子策略下的各类因子具有自适应市场变化的能力。
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关键词
规范性金融文本
数据分析
K邻近算法(KNN)
多因子策略
遗传算法
在线阅读
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职称材料
多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究
被引量：
20
2
作者
谢合亮
胡迪
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第10期36-42,共7页
多因子模型一直是量化投资领域的重要方法,而如何选择有效因子并确定因子权重从而构建有效的投资组合是研究者重点讨论的议题。在研究打分法和普通最小二乘法确定因子权重的基础上,引入LASSO和弹性网(Elastic Net)两类前沿方法进行因子...
多因子模型一直是量化投资领域的重要方法,而如何选择有效因子并确定因子权重从而构建有效的投资组合是研究者重点讨论的议题。在研究打分法和普通最小二乘法确定因子权重的基础上,引入LASSO和弹性网(Elastic Net)两类前沿方法进行因子筛选并确定因子权重,利用沪深300指数成份股进行回测,研究结果表明,Elastic Net方法比OLS和LASSO方法更能够筛选出有效因子,并构建出有效的投资组合,从而帮助投资者获得更高的超额收益。该模型对量化投资策略的设计具有重要的实际意义。
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关键词
LASSO
弹性网
量化投资
多因子策略
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职称材料
题名
金融文本特征挖掘及动态融合因子策略研究
被引量：
1
1
作者
张伟
朱汉卿
高志刚
机构
杭州电子科技大学计算机学院
浙江省脑机协同智能重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第8期297-305,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61772165,61877015)。
文摘
目前的金融文本分析受到非规范性金融文本的局限性,所提取的金融特征有效性不足。为解决这一问题,提出了以券商研究报告为研究对象的规范性金融文本特征挖掘模型(normative finanical text feature mining,NFTFM),通过构建规范性金融情感词典(normative finanical text sentiment dictionary,NFTSD)充分挖掘券商报告语义,并采用K邻近算法(K-nearest neighbor,KNN)实现报告作者评价态度分类,将态度分类结果按照时序维度整合为评价一致性因子(rate volatility,RC)和评价特征因子(rate consistency,RV)两类金融特征因子;针对传统量化多因子模型的因子权重无法自适应市场变化的问题,提出动态优化的融合因子策略,通过遗传算法动态优化因子权重。为验证规范性金融特征因子的有效性以及动态优化融合因子策略的效果,以RC、RV因子为基础因子集合,针对中证500股票构建多因子策略实例并展开历史周期回测。结果表明,策略收益相比于基准收益有明显提升,且对于不同的市场环境都具有较好的适应能力,表明NFTFM模型有效地提取了规范性金融特征因子,且动态优化的融合因子策略下的各类因子具有自适应市场变化的能力。
关键词
规范性金融文本
数据分析
K邻近算法(KNN)
多因子策略
遗传算法
Keywords
normative financial text
data analysis
K-nearest neighbor(KNN)
multi-factor strategy
genetic algorithm
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究
被引量：
20
2
作者
谢合亮
胡迪
机构
中央财经大学统计与数学学院
首都经济贸易大学统计学院
出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第10期36-42,共7页
基金
国家社会科学基金重大项目<"互联网+"推动经济转型机理与对策研究>(15ZDC024)
文摘
多因子模型一直是量化投资领域的重要方法,而如何选择有效因子并确定因子权重从而构建有效的投资组合是研究者重点讨论的议题。在研究打分法和普通最小二乘法确定因子权重的基础上,引入LASSO和弹性网(Elastic Net)两类前沿方法进行因子筛选并确定因子权重,利用沪深300指数成份股进行回测,研究结果表明,Elastic Net方法比OLS和LASSO方法更能够筛选出有效因子,并构建出有效的投资组合,从而帮助投资者获得更高的超额收益。该模型对量化投资策略的设计具有重要的实际意义。
关键词
LASSO
弹性网
量化投资
多因子策略
Keywords
Lasso
elastic net
quantitative investment
multi-factor strategy
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金融文本特征挖掘及动态融合因子策略研究
张伟
朱汉卿
高志刚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多因子量化模型在投资组合中的应用——基于LASSO与Elastic Net的比较研究
谢合亮
胡迪
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017
20
在线阅读
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职称材料
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