基于网络舆情的指数轮动策略研究

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1、(n广发证存GFSECURITIES基于网络舆情的指数轮动策略研究上证50与中证500轮动表现——互联网大数据挖掘系列专题之（十二）报告摘要：•互联网大数据与量化投资身处大数据时代，我们所面对的数据的维度在不断增加。传统的量化投资模型基于财务报表及市场价量信息构建因子，信息来源相似性较高导致模型趋同、交易拥堵。在互联网中，非传统金融数据（如舆情、搜索量、语文文本）不断积累，这其中就包括许多对投资有用的信息。•互联网舆情数据可预测性分析相较于传统的金融数据，互联网舆情数据可以及时地描述投资者的情绪而。众多数据源中，舆情搜索指数反映了众多投资者对某类

2、信息的关注情况，本文将众多投资者对大小盘的舆情搜索情绪作为投资者情绪的直接代理变量，以此来研究大小盘风格轮动与舆情变化的强弱之间的关系。投资者情绪随着大小盘风格的变化而波动，同时也反过来影响了大小盘风格的变化。沪深300与中证500轮动表现分析师：陈原文，S02605170800030755-82797057chenyuanwen@gf.com.cn•基于网络舆情的指数轮动策略表现木报告基于网络舆情数据构建指柏吴研穽:数轮动策略。基于舆情变化的指数轮《基丁•舆情的大类资产配置模动策略根据舆情变化和行情变化有较强的正相关关系，且舆情变化会领先于行情

3、变化构建了量化择时策略，实证结果表明利用舆情信息作为择时信号源在历史区间内具有良好表现。在上证50与小证500指数的轮动策略中,在实证区间内,策略的年化收益率为29.35%,信息比率为1.80。沪深300与中证500轮动中，在实证区间内。策略的年化收益率为15.84%,信息比率为1.48。•核心假设风险：型・耳联网人数据挖掘系列专题之（十一）》《基于大数据挖掘的行业轮动策略-互联网大数据挖掘系列专题之（十）》《基于大数据挖掘的概念轮动策略虫联网人数据挖掘系列专2017-06-302017-03-152016-05-17木文所做的数据测算完全基于过

4、去数据的推演，市场未来环境可能发题之（九）》《多维数据系的人数据择时策生变化。投资者制定投资策略时，必须结合市场坏境和自身投资理念。略研究・耳联网人数据挖掘系列专题Z（八）》2016-05-17目录一、互联网大数据挖掘体系介绍4互联网大数据与量化投资4互联网大数据抓取体系7互联网大数据研究体系8二、互联网舆情数据9互联网舆情数据可预测性分析9搜索引擎舆悄指数9三、指数轮动策略构建12大小盘风格收益率变化与舆情变化12基于舆情变化率的指数轮动策略13四、总结18五、风险提示18图表索引图1:CAYMANATLANTIC投资策略框架5图2:CAYMA

5、NATLANTIC历史业绩表现5图3:广发金工数据抓取体系7图4:广发金工大数据挖掘策略框架8图5:百度指数：某段时间“上证指数”的搜索热度10图6:360趋势：某段时间“上证指数”的搜索热度10图7:微指数：某段时间“上证50”的搜索热度10图8:谷歌趋势：某段时间“沪深300”的搜索热度11图9:上证50、中证500指数收益率与舆情变化率趋势12图10:沪深300、中证500指数收益率与舆情变化率趋势12图门：上证50■中证500前一日舆情变化率差与下一日收益率相尖性走势13图12:沪深300•中证500前一日舆情变化率差与下一日收益率相尖性

6、走势…•…13图13:基于舆情变化率的指数轮动策略框架14图14:策略表现…上证50与中证500轮动14图15:策略表现…上证50与中证500轮动…策略整体表现分解15图16:策略表现…沪深300与中证500轮动16图17:策略表现…沪深300与中证500轮动“•策略整体表现分解17表1:大数据指数一览5表2:大数据基金一览6表3:互联网挖掘小工具一览8表4:舆情数据来源一览11表5：上证50与中证500轮动分年度表现14表6:上证50与中证500轮动策略整体表现分解15表7:沪深300与中证500轮动分年度表现16表9:沪深300与中证500轮

7、动策略整体表现分解17—・互联网大数据挖掘体系介绍互联网大数据与量化投资最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”身处大数据时代，我们所面对的数据的维度在不断增加。除了传统新闻报道、日益火热的自媒体，我们自身在与网络的交互活动，也在不停的产生数据。浏览数据、点击数据、搜索数据、留言数据……这些原本零散的碎片数据，综合起来就成为全新的数据源，等待人们去挖掘其中的价值。以当当网购书活动

8、为例，用户接收到当当销售系统提供的书名、简介、价格、销售数量等信息，与此同时，当当网的系统也会记录下用户的身份信息（如性别、年龄、学历）