王子敏 周杰 梁佳雯 何加豪

摘要：采用自然語言處理技術(shù)對爬取的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、去停用詞處理，利用TextRank、TF-IDF算法提取關(guān)鍵字，構(gòu)建適用于單篇文章的詞重要性指數(shù)模型，從中提取重要變量建立適用于滬深300指數(shù)的投資者情緒預(yù)測模型，借助深度森林算法預(yù)測交易信號構(gòu)建交易策略。結(jié)果表明，在樣本期基于自然語言處理與深度森林算法對股票交易信號的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)72.23%，且收益也超過傳統(tǒng)策略收益，具備重要的投資指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：自然語言處理；深度森林；投資者情緒指標(biāo)；量化交易策略

★基金項目：江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃國家級立項——“基于NPL的A股市場輿情監(jiān)控及其量化投資策略研究”（項目編號：SZDG2019039）成果之一。

引言

自然語言處理技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，始終被放在科研領(lǐng)域的最前沿。如今，隨著新型算法的誕生以及新思想、新技術(shù)的提出，人類在自然語言處理領(lǐng)域已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了重大突破。尤其在英文方面，科研人員已經(jīng)建立了一套相當(dāng)完備的研究方法。英語文本由于其書寫格式的獨(dú)特性，對自然語言處理解決了分詞處理上的困難。正因此，自然語言處理也被國外投資公司、交易人員大量的運(yùn)用到量化交易中，并取得了不錯的效果。本文緊跟金融前沿領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，通過對中文文本的深度挖掘，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，探索自然語言處理技術(shù)在國內(nèi)股票市場的實(shí)用性與可行性。

1、文獻(xiàn)綜述

對于投資者情緒的度量主要受限于數(shù)據(jù)的獲取以及情緒指標(biāo)的載體上，眾多研究人員多用經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為投資者情緒的代理指標(biāo)。例如，彭益（2012）[1]采用概率統(tǒng)計的方法對指數(shù)漲跌的概率進(jìn)行預(yù)測，Backer & Wurgler（2001）[2]選取了封閉式基金的折價率作為度量投資者情緒的指標(biāo)，而鹿坪和冷軍（2017）[3]則選取了消費(fèi)者信心指數(shù)作為度量投資者情緒的指標(biāo)。

在直接挖取投資者情緒指數(shù)方面，Danbolt（2015）[4]利用從Twitter上獲取的海量投資者評論信息，從中直接提取情緒指標(biāo)。石善沖等（2018）[5]提出了針對用戶素質(zhì)較高的微信平臺的投資者情緒構(gòu)建方法，但由于微信平臺屬于社交平臺，在金融領(lǐng)域的專業(yè)度不夠高，因此所獲取的數(shù)據(jù)針對性有所減弱。孟雪井等（2016）[6]則通過篩選詞匯出現(xiàn)的頻率高低作為研究投資者情緒的特征，這也在一定程度上忽略了詞匯的頻繁出現(xiàn)會導(dǎo)致其代表性的泛化，最終會影響到模型精確度。

基于前人的研究基礎(chǔ)和存在的問題，在數(shù)據(jù)來源方面，精選了“同花順”平臺的分析師評論，并結(jié)合詞語的逆文檔頻率對重要詞匯進(jìn)行二次篩選，以期獲得更具代表性的特征，最后使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建情緒指標(biāo)。

2、數(shù)據(jù)獲取

本研究爬取了2016年6月14日至2019年6月14日的11105篇金融研究評論，并在此數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過TextRank、TF-IDF算法選取重要詞匯共計124個建立金融語料庫，并以這些詞匯作為后續(xù)特征工程的輸入變量。此外，本研究還爬取了百度指數(shù)，共計10萬條左右。針對滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)，本研究從wind中獲取了2016年6月14日至2019年6月14日共計731個交易日的日內(nèi)交易數(shù)據(jù)。

3、情緒指標(biāo)建立

3.1 算法原理介紹

（1）TextRank算法

（2）TF-IDF算法過濾關(guān)鍵詞

利用TF-IDF算法，將TextRank算法得到的793個詞匯在進(jìn)行一次重要性排序，提取出重要性更高的詞匯，其中關(guān)鍵詞過濾算法如下：

（3）投資者情緒指標(biāo)建立

① 特征選擇：

在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理是，通常需要對已有特征做進(jìn)一步的篩選以獲得更加適合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特征。經(jīng)過篩選后發(fā)現(xiàn)，隨著詞匯的推移，詞匯的方差越來越小，最終趨向于0，因而這些詞匯的發(fā)散性不強(qiáng)，對于目標(biāo)的預(yù)測不具有很好的解釋性，為了避免因特征選擇過多而造成的過度擬合，我們選取“半導(dǎo)體”前22個詞匯作為特征。

② 文本特征量化處理：

本文通過特征是否發(fā)散的標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)篩選出了更為合適的22個詞匯，并以此作為特征。之后，我們利用百度指數(shù)作為詞匯量化的標(biāo)準(zhǔn)。此處我們選用百度指數(shù)的環(huán)比增長率作為百度指數(shù)的衡量指標(biāo)

③ 建立指標(biāo)模型：

將2016年6月14日至2018年6月14日的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，將2018年6月14日至2019年6月14日的數(shù)據(jù)作為測試集。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)主要用于對機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)的尋優(yōu)工作，而本文使用的深度森林算法則是通過建立深度隨機(jī)樹模型，采取多次迭代尋優(yōu)的方式尋找出特征最適合的權(quán)重。測試集數(shù)據(jù)主要用于對模型的檢驗(yàn)，通過對預(yù)測精確度、召回率等指標(biāo)的比較，判定模型是否具有使用價值。

4、模型對比

4.1 模型多角度對比

（1）模型策略與自然增長率的比較

觀察圖2，當(dāng)執(zhí)行買入并持有策略時，最終的收益率11.35%；而當(dāng)執(zhí)行模型發(fā)出的信號進(jìn)行交易時，最終受益是29.84%。

（2）模型策略與移動雙均線比較

觀察圖2，移動雙均線獲得了17.01%的收益率且最大回撤為-12.39%。移動雙均線的回報率和最大回撤的表現(xiàn)比自然收益率的表現(xiàn)更加優(yōu)越，這可能取決于移動雙均線模型對于上漲和下跌的趨勢把握的較好。但相較于本文建立的模型來說，移動雙均線的表現(xiàn)在多指標(biāo)上都要劣與本文建立的投資者情感指標(biāo)模型，因而，本文建立的模型相較于傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)具有較好表現(xiàn)。

結(jié)論

本文通過將建立的基于投資者情緒交易策略與買入并持有一年策略、傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)策略進(jìn)行對比后發(fā)現(xiàn)，基于投資者情緒的交易策略最終獲得了29.84%的收益，明顯高于買入并持有策略的11.35%和雙均線策略的17.01%。與此同時，在深度森林算法的基礎(chǔ)上對股市未來走勢加以預(yù)測，精確度為72.23%。相比前人，精確度更高，更具有使用價值。

參考文獻(xiàn)

[1] 彭益. 基于數(shù)據(jù)挖掘的股票指數(shù)漲跌概率推斷[J]. 統(tǒng)計與決策， 2012（16）： 159-161.

[2] Loewenstein G F， Weber E U， Hsee C K，et al. Risk as feelings[J]. Psychological Bulletin， 2001，127（2）： 267

[3] 鹿坪，冷軍. 投資者情緒與盈利管理——基于應(yīng)計盈余管理與真實(shí)盈余管理的實(shí)證研究[J]. 管理科學(xué)學(xué)報，2017（2）： 88-96

[4] Danbolt J， Siganos A， Vagenas-Nanos E. Investor sentiment and bidder announcement abnormal returns[J]. Journal of Corporate Finance，2015，33（3）： 164-179.

[5] 石善沖， 朱穎楠， 趙志剛. 基于微信文本挖掘的投資者情緒與股票市場表現(xiàn)[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2018， 38（6）： 1404-1412.

[6] 孟雪井，楊亞飛，趙新泉.財經(jīng)新聞與股市投資策略研究——基于財經(jīng)網(wǎng)站的文本挖掘[J].投資研究，2016， 35（8）： 29-37.

[7] Barrios F ， López， Federico， et al. Variations of the Similarity Function of TextRank for Automated Summarization[J]. 2016.

[8] Cong Y ， Chan Y B ， Ragan M A . A novel alignment-free method for detection of lateral genetic transfer based on TF-IDF[J]. Scientific Reports， 2016， 6： 30308.

[9] Zhou Z H ， Feng J. Deep Forest： Towards An Alternative to Deep Neural Networks[J]. 2017.

[10] 命士汶，朱學(xué)鋒，耿立波.自然語言處理技術(shù)與語言深度計算[J].中國社會科學(xué)，2015（3）： 127-135.

[11] 黃潤鵬， 左文明， 畢凌燕. 基于微博情緒信息的股票市場預(yù)測[J].管理工程學(xué)報， 2015， 29（1）： 47-52.

作者簡介：

王子敏，博士，南京郵電大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾畔a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理；

周杰，梁佳雯，何加豪，南京郵電大學(xué)。