NLP算法的快速发展为我们加工文本类的非结构化信息提供了很好的工具,机器在将研报这类非结构化数据转换成结构化数据过程中,主要完成两个工作。首先是第一维度,我们可以通过算法提取研报中的关键信息,如股票代码、核心观点等,然后我们可以通过算法(BERT在手,天下我有)对这些核心观点进行情绪打分。 图片来自:通联数据 具...
NLP算法的快速发展为我们加工文本类的非结构化信息提供了很好的工具,机器在将研报这类非结构化数据转换成结构化数据过程中,主要完成两个工作。首先是第一维度,我们可以通过算法提取研报中的关键信息,如股票代码、核心观点等,然后我们可以通过算法(BERT在手,天下我有)对这些核心观点进行情绪打分。 图片来自:通联数据 具...
另类Alpha:研报情绪因子(附代码)通过机器学习的方法对分析师研报观点的提取并进行情绪的打分由此得到相对于传统分析师预测更高频的数据基于这些数据我们能够捕捉分析师对于某一股票情绪的变化并基于此数据构建的情绪因子有着优异的表现特别体现在中证500和中证全指上具体体现在如下几点 另类Alpha:研报情绪因子(附代码) ...