基于文本挖掘的商品期货投资策略探讨

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1、专题报告——金融期货[Table_Title]基于文本挖掘的商品期货投资策略探讨[Table_Rank]欧阳静宜分析师(金融工程)报告日期:2017年8月17日从业资格号:[Table_AnalyserF3020984]Tel:8621-63325888-4268[Table_Summary]★大数据金融产品现状:Email:jingyi.ouyang@orientfutures.com目前有24只公募基金发行了基于大数据的基金,基金规模约150亿。绝大部分基金都借助了互联网行业的数据优势,采取数据“天气”炒作周期合作的方式。主要的数据有三类:

2、搜索引擎的用户搜索数据、天气_排名(右)天气_词频财经门户网站的股票关注度、电商的销售数据。大数据已经在1200股票市场中有所应用,在期货市场中的应用较少。期货市场标的少,热点更加集中的特点,使得文本分析有广阔的空间。10050★文本数据库、词库搭建:金80100融文本分析的基础是数据库的扩充,正在逐步搭建中,目前在黑60150色系的新闻方面已经有较为全面的采集。分词词库在原有的词期库基础上,综合整理添加了搜狗金融词库和wind上市公司信息,40200货并且补充了期现货市场专用术语,能够满足证券期货市场文本20250分词需求。0300★应用一:

3、热点跟踪0/01110/0811/0311/1012/0512/1213/0714/0214/0915/0415/1116/0617/01改良了依赖于文本数量的词频监测,改用词频排名,有效剔除“钢铁”、“产量”等频常用词汇,精准定位“地条钢”、“天舆情指数及价格走势气”等期市热点和炒作周期。★应用二:舆情监控黑色系舆情指数(20日)螺纹钢多头(右)采用扩充情感词库的方法,提取文本中的关键词,直接做出对33,000品种、供需和方向上的判断,并综合整理成情绪指标,方向上与黑色系品种价格走势一致。基于舆情指标的交易策略,胜率2.52,50051.67

4、%,年化收益率23.84%(1倍杠杆),基于文本的交易策略2,0002还有很大的优化空间。1,5001.5★应用展望:1,000本篇分析是基于情感词库来识别文本中的价格影响,文本的表1500达方式和词库的完备程度会对结果产生较大的影响,这是一个0.50局限。另一种基于机器学习的方法,需要大量有情感标注的语5/025/065/106/026/066/107/027/06料库,如有评级的分析师研究报告。尽管现阶段机器学习对于11111111本文分析的新闻素材适用性不高,未来的潜力无限。Table_Report]重要事项:本报告版权归上海东证期货有限

5、公司所有。未获得东证期货书面授权,任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。本报告的信息均来源于公开资料,我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正,但文中的观点、结论和建议仅供参考,报告中的信息或意见并不构成交易建议,投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。有关分析师承诺,见本报告最后部分。并请阅读报告最后一页的免责声明。金融期货-专题报告2017-08-17目录1、“金融+大数据”行业现状.................................

6、............................................................................................................42、分词词库建立..............................................................................................................................................................

7、83、热点监控....................................................................................................................................................................104、舆情监控................................................................................................

8、....................................................................145、策略回

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