下面是小编为大家整理的基于新闻舆情数据选股因子【优秀范文】,供大家参考。

　一、新闻舆情对股价的影响

　..................................................................................... . - 6 - 1. 1

　舆情对股价的影响................................................................................. - 6 -

　1. 2

　通联数据情感因子库介绍...................................................................... - 7 - 二、新闻情绪因子构建...................................................................................... - 11 - 2. 1

　新闻情感平均值因子........................................................................... - 11 -

　2. 2

　新闻热度因子...................................................................................... - 12 -

　2. 3

　新闻情绪因子...................................................................................... - 14 -

　2. 4

　新闻类型改进的新闻情绪因子 ............................................................ - 15 -

　2. 5

　包含基本面信息的强相关新闻情绪因子.............................................. - 16 - 三、新闻情绪因子在不同市值下表现................................................................ - 18 - 四、新闻舆情因子的其他刻画方法.................................................................... - 22 - 4. 1

　新闻情绪差值因子............................................................................... - 22 -

　4. 2

　新闻情绪分歧度因子........................................................................... - 23 - 五、新闻舆情多头策略...................................................................................... - 25 -

　图表目录 图表

　1 ：通联新闻数据对 A

　股覆盖率

　 ................................................................... . - 7 - 图表

　2 ：通联数据库新闻情感数据生成流程 ........................................................ - 8 - 图表

　3 ：通联数据库新闻标签类型

　.................................................................... - 10 - 图表

　4 ：新闻情感平均值因子分档回测 ............................................................. - 11 - 图表

　5 ：新闻情感平均值因子多空回测 ............................................................. - 11 - 图表

　6 ：新闻情感平均值因子收益表现 ............................................................. - 12 - 图表

　7 ：新闻数量因子分档回测 ........................................................................ - 13 - 图表

　8 ：新闻数量因子多空回测 ........................................................................ - 13 - 图表

　9 ：新闻数量因子收益表现 ........................................................................ - 13 - 图表

　10 ：新闻情绪因子分档回测 ...................................................................... - 14 - 图表

　11 ：新闻情绪因子多空回测 ...................................................................... - 14 - 图表

　12 ：新闻情绪因子收益表现 ...................................................................... - 14 - 图表

　13 ：不同新闻类型下的强相关新闻情绪因子多空回测 .............................. - 15 - 图表

　14 ：包含基本面信息新闻下不同相关度情绪因子最高组表现 ................... - 17 - 图表

　15 ：包含基本面信息新闻下不同相关度的情绪因子多空回测 ................... - 17 - 图表

　16 ：包含基本面信息的强相关新闻情绪因子分档回测 .............................. - 17 - 图表

　17 ：包含基本面信息的强相关新闻情绪因子多空回测 .............................. - 17 - 图表

　18 ：包含基本面信息的强相关新闻情绪因子收益表现 .............................. - 18 - 图表

　19 ：新闻情绪因子分市值多空净值 ........................................................... - 19 - 图表

　20 ：包含基本面的强相关新闻情绪因子分市值多空净值

　.......................... - 19 - 图表

　21 ：超大市值组新闻情绪因子分档回测 .................................................... - 20 - 图表

　22 ：超小市值组包含基本面的强相关新闻情绪因子分档回测 ................... - 20 - 图表

　23 ：基本面信息下强相关新闻情绪因子分市值收益表现

　.......................... - 20 - 图表

　24 ：强相关新闻情绪差值因子分档回测 .................................................... - 22 - 图表

　25 ：强相关新闻情绪差值因子多空回测 .................................................... - 22 - 图表

　26 ：强相关新闻情绪差值因子收益表现 .................................................... - 22 - 图表

　27 ：低情绪下新闻情绪变化因子分档回测 ................................................ - 23 - 图表

　28 ：高情绪下新闻情绪标准差因子分档回测

　............................................ - 24 - 图表

　29 ：包含基本面的强相关新闻情绪分歧度因子分档回测

　.......................... - 24 - 图表

　30 ：包含基本面的强相关新闻情绪分歧度因子多空回测

　.......................... - 24 - 图表

　31 ：包含基本面的强相关新闻情绪分歧度因子收益表现

　.......................... - 25 - 图表

　32 ：三种新闻情绪多头策略净值曲线

　....................................................... - 25 - 图表

　33 ：三种新闻情绪多头策略表现 ............................................................... - 26 -

　图表

　34 ：高情绪、低标准差、高正向情感占比多头组合

　 ................................ . - 27 - 图表

　35 ：高情绪、低标准差、高正向情感占比多头组合表现

　.......................... - 27 -

　一、新闻舆情对股价的影响 1.1 舆情对股价的影响

　舆情对股价的影响是近年来行为金融学热点研究领域之一 ,

　在大数据的支持下，我们可以通过文本挖掘技术发现新闻信息的背后情绪 , 并作为分析股价涨跌的新视角。

　通常认为，股价主要受业绩和估值两方面因素驱动。而新闻中体现的市场情绪一方面影响中短期的估值水平，一方面也反应了市场对公司未来业绩的预判，因而把握舆情对预测股价收益有重要影响。

　在因子模型中，新闻舆情因子属于另类

　A l pha

　因子的一种。相比于传统的业绩因子，新闻舆情因子能够以更加高频的动态来捕捉影响因素的变化情况，在选股周期上更加灵活；相对于同样高频的量价因子，新闻舆情因子的逻辑意义则更加直观。

　新闻舆情对股价的影响可以从两个方面刻画：舆情的热度（新闻数量）和舆情的评价度（新闻情感）。两者相对来说，新闻数量对股价的影响可能更偏短期；而新闻情感由于包含了对公司业绩、经济环境的中长期展望，对股价可能产生持续的影响。

　通过爬取新闻数据并对新闻中体现的情感进行标准化打分，我们不仅可以定量刻画新闻的热度，也可以定量把握新闻的情感。

　 1.2 通联数据情感因子库介绍

　1）

　数据覆盖率

　 当前

　A

　股上市公司共有

　3876

　家，其中在通联数据库中有新闻数据的个股共 3848

　只，覆盖率为

　9 9. 86 % 。根据历史数据统计，通联新闻数据对

　A

　股的月频覆盖率保持在

　98. 8% 以上，覆盖情况较为充足稳定。

　图表

　1 ：通联新闻数据对

　A

　股覆盖率

　 来源：通联数据，中泰证券研究所

　2）

　新闻情感生成规则

　 通联新闻数据来源于

　1500 + 个新闻源，包括常见的财经网站、官方网站、以及有影响力的公众号等自媒体，交易日平均新闻数量在

　2

　万条左右，单条新

　闻发布后平均在

　3

　分钟内完成数据库收录以及相关参数计算。

　通联新闻数据从

　2014

　年开始实时更新，数据内容包括：新闻标题、新闻来源、发布时间、关联公司、关联度、情感得分以及新闻标签等。其中， 新闻情感得分是通联数据库中的特色数据，以取值在 [ - 1,1] 之间的标准化得分形

　式来定量刻画每条新闻的情感倾向。

　 新闻情感的标准化得分主要基于

　N LP

　语义分析和机器学习算法生成。

　单条新闻收录后，首先识别新闻中关联的上市公司，并通过新闻类型与上下文内容给出新闻与个股的相关程度，分为

　0 / 1 / 2

　三个等级，其中

　2

　表示强相关， 1

　表示弱相关， 0

　表示不相关。其次，使用

　NL P

　模型进行语义分析，并将分

　 析结果输入机器学习模型，输出正向情感（ 1 ）

　/

　负向情感（ - 1 ）

　/

　中性情感

　 （ 0 ）三个分类的概率，最终加权得到该条新闻对关联个股的情感得分。情感得分为 [ - 1,1] 之间取值的标准化分数，分数越大表示新闻情感越正面。

　新闻情感的机器学习训练数据的时间覆盖区间为

　2014

　年

　7

　月至

　2019

　年

　1

　 月，其中

　2018

　年之后比重较大，既保证模型对最新的新闻有较强的拟合能力，又保证模型对长尾新闻有一定的泛化能力。同时历史新闻数据为千万量级，训练数据为万级，避免了机器学习算法中对数据过拟合的问题。

　图表

　2 ：通联数据库新闻情感数据生成流程

　 来源：通联数据，中泰证券研究所

　例如，在

　2020

　年

　6

　月

　28

　日发布的新闻《贵州国威酒业携手中国食品发酵

　工业研究院共建绵柔酱香型白酒技术标准体系》中提到 “ 通过与中国食品发酵工业研究院的合作，将大大加快国威酒业酱香型白酒生产标准跨入标准化体系的进程，意味着绵柔酱香型白酒的研究进入了新的里程。同时，也为酱酒大家庭中增加了一个更具典型特点和健康属性的明珠 ” 。通联新闻数据库对该新闻提取的相关上市公司为贵州茅台，相关度为

　2 （强相关），情感得分较高为

　0. 65

　分。

　2020

　年

　6

　月

　29

　日发布的新闻《端午节白酒小高峰未到

　动销两极分化，难

　 倒

　8

　成中小酒商》主要对白酒行业进行整体分析，提到贵州茅台、五粮液等多个上市公司，新闻中既表示高端白酒销量更好，又对疫情影响下后续消费力度表示担忧。通联新闻数据库对该新闻与贵州茅台的相关度评为

　1 （弱相关），情感得分为相对中性的

　0.03

　分。

　 3）

　新闻标签类型

　另外， 通联数据对新闻的类型也进行了标记 ，主要包括：新闻是否包含基本面信息、新闻是否包含数据、是否长新闻、是否来源于专业网站、是否短新闻、是否为月度数据、是否国家发布的政策、是否图片式新闻、以及是否定期报告等。

　 新闻类型标签以及分类规则见图表

　3

　所示。这里需要注意，由于新闻中经常引用和转发证券公司的研究报告，因此新闻数据中也包含研究报告数据。研报数据多被归至包含基本面信息的新闻、月度数据新闻、以及定期报告新闻中。

　举

　图表

　3 ：通联数据库新闻标签类型

　通联数据对

　 例如， 2020

　年

　6

　月

　29

　日发布的《智飞生物：融资余额

　19 .7 1

　亿元，创历史新高（ 06 - 24 ）》被划归为不包含基本面信息新闻、包含大量数据信息新闻、以及来源于非专业网站新闻（新闻发布于东方财富网）。

　和讯研报网

　2018

　年

　10

　月

　8

　日发布的《智飞生物：看好公司业绩持续高增长

　买入评级》被划归为包含基本面信息新闻、来源于专业网站新闻（新闻为转载研报）。但由于新闻并非以数字为主，故被划归为非大量数据信息新闻。

　是否月度数据

　 是否国家发 布 的政策

　 是否定期报告

　 来源：通联数据，中

　券研究所 ）泰证一般包括证券公司研究报告/国家统计局报告。

　是否包含图片式信息。

　型

　是否图片式 新 闻

　 是否与国家政策相关。

　类

　新闻主要对某个月进行总结（一般新闻标题中会点名月份，如某地 9

　月份房价变化）。

　新闻字数不超过 200

　个字。

　闻

　是否短新闻

　 是否来源于 专 业 网 站

　 新

　其中共分为 3

　类：标记 1

　代表专业新闻，来源一般为证券公司官网/公司官网/报纸（如证券时报）/财经新闻（如和讯/搜狐）/财经论坛（如证券之星/金融界）；标记 0

　代表非专业新闻，来源一般为财经论坛（如东方 财富网/新浪财经）；标记 2

　代表来源于微信。

　（

　是否长新闻

　 新闻字数超过 2000

　字。

　新闻中是否包含大量数字。

　息

　 例

　是否包含数 据 信

　 新闻是否包括宏观/行业/公司基本经济与财务信息。

　是否包含基 本 面信息

　 标签解释

　 新闻标签

　 二、新闻情绪因子构建 2.1 新闻情感平均值因子

　国内外学术研究都表明，新闻情绪可以影响上市公司的股票价格，正面情绪会导致股票价格上涨，负面情绪会引发股价下跌。从经济意义上来说，新闻中体现的情感越正向，代表市场对上市公司或股价走势的前景更有信心，因此可能对应股价未来更好的表现。

　考虑到日频数据的换手成本过高，我们计算月度数据作为新闻情感因子。在每月末计算每只股票当月所有新闻的情感分数的平均值，来刻画个股当月的新闻情感度，并以此作为次月持仓个股的筛选条件。

　按每...

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