秦江源 王宸 徐辰星 周震霆

摘 要：在大數(shù)據(jù)時(shí)代的洪流奔涌之下，金融行業(yè)的文本信息量也正飛速增長(zhǎng)，使得人們對(duì)金融數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用方式產(chǎn)生了深刻變革，海量、多源、異構(gòu)的金融數(shù)據(jù)正對(duì)金融從業(yè)者帶來(lái)前所未有的困難和挑戰(zhàn)。從金融數(shù)據(jù)之中挖掘出對(duì)金融決策支持有價(jià)值的知識(shí)，加快金融企業(yè)面向文書自動(dòng)化的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，已成為如今金融業(yè)的研究熱點(diǎn)之一，對(duì)金融決策支持過程具有相當(dāng)?shù)囊饬x。

關(guān)鍵詞：金融文本，數(shù)據(jù)挖掘，知識(shí)發(fā)現(xiàn)

1.引言

近幾年隨著金融市場(chǎng)的開放， 外資金融機(jī)構(gòu)的進(jìn)入， 多種金融創(chuàng)新將不斷涌現(xiàn)， 競(jìng)爭(zhēng)也隨之不斷加劇。李金迎（2009）指出，各行各業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中積累的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著相當(dāng)?shù)慕鹑陬I(lǐng)域知識(shí)，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法，遠(yuǎn)沒有挖掘出數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值;何德旭（2011）探討了金融安全網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，聯(lián)系了信息框架和金融安全網(wǎng);張永杰（2011）在資產(chǎn)定價(jià)方面開展了研究， 發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)開源信息中包含對(duì)股票異常日收益率有顯著解釋力的內(nèi)容;朱建平（2011）指出，目前需要采用高頻數(shù)據(jù)，在較窄觀測(cè)區(qū)間內(nèi)產(chǎn)生足夠的數(shù)據(jù)量， 同時(shí)對(duì)市場(chǎng)微結(jié)構(gòu)模型做出一定的驗(yàn)證;中國(guó)銀聯(lián)股份有限公司（2013）指出，數(shù)據(jù)時(shí)代， 數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力和競(jìng)爭(zhēng)力。大數(shù)據(jù)已經(jīng)影響企業(yè)決策方式從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型;孔翔宇（2016）依據(jù)財(cái)經(jīng)新聞主題與股票市場(chǎng)的相關(guān)性， 提出了基于新聞主題分布的模型，以此進(jìn)行中國(guó)股市漲跌的預(yù)測(cè);鮑捷（2016）提出知識(shí)圖譜是形成投資研究業(yè)務(wù)自動(dòng)化表達(dá)邏輯的基礎(chǔ)，在整個(gè)智能金融的技術(shù)鏈條中處于核心地位;汪建基（2017）分析了傳統(tǒng)人工智能方法在處理大規(guī)模碎片化知識(shí)時(shí)存在的問題，討論了碎片化知識(shí)處理組織與學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)，指出了行業(yè)知識(shí)圖譜在人工智能知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的重要性;2017年7月20日，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，首次提出了智能金融的概念，鼓勵(lì)將智能金融應(yīng)用于智能客服、智能監(jiān)控等等，實(shí)現(xiàn)制造與服務(wù)、金融的智能化融合。

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至2018年末，全國(guó)共有金融業(yè)企業(yè)法人單位13.7萬(wàn)個(gè)，從業(yè)人員1818.0萬(wàn)人;同時(shí)，2015年末，經(jīng)濟(jì)學(xué)普通本科在校生與畢業(yè)生數(shù)約116萬(wàn)人，管理學(xué)普通本科在校生與畢業(yè)生數(shù)約360萬(wàn)人，共有合計(jì)約上五百萬(wàn)人的高校市場(chǎng);同時(shí)，市場(chǎng)規(guī)模正以每年約10%的速度快速增長(zhǎng)，市場(chǎng)潛力可見一斑。鑒于此，本文試圖對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理與拓展，分析互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)金融結(jié)構(gòu)的影響，并整理常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，探討它們影響金融結(jié)構(gòu)的作用機(jī)制，在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)建議。

2.數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，KDD），是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)常可被劃分為分類、聚類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)分析等等統(tǒng)計(jì)方法。

2.1決策樹

決策樹（decision tree）是數(shù)據(jù)挖掘中的一種常見算法，呈樹形結(jié)構(gòu)，能夠利用信息增益尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中包含最大信息量的內(nèi)容建立節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)都表示其在一個(gè)屬性上的判斷，每個(gè)分支代表了節(jié)點(diǎn)判斷結(jié)果的輸出，在每個(gè)分枝出的節(jié)點(diǎn)中，重復(fù)判斷、分支的過程，最終建立出決策樹，其中每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)均代表了一種分類結(jié)果。決策樹是一種常見的有監(jiān)督分類方法，通過對(duì)已有樣本的學(xué)習(xí)，決策樹能對(duì)新進(jìn)入的數(shù)據(jù)做出正確的分類。決策樹的優(yōu)勢(shì)在于其可解釋性，能夠在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)集做出可行性強(qiáng)且效果良好的結(jié)果，且不需要繁瑣的數(shù)據(jù)預(yù)處理。盡管如此，面對(duì)樣本數(shù)量的不平衡問題時(shí)，決策樹便會(huì)顯得無(wú)能為力，往往會(huì)偏向于具有更多數(shù)值的特征。

2.2關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于從數(shù)據(jù)集中尋找事件之間的隱含關(guān)系，能反映出事件與其他事件之間的關(guān)聯(lián)性，是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中的衡量方法包括有支持度（Support）、置信度（Confidence） 、提升度 （Lift）。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究當(dāng)中，目前影響最廣、使用最頻繁的是Apriori算法， Apriori 算法是一種致力于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，通過運(yùn)用逐層搜索，在所有的頻繁集中找出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （neural network）是近年來(lái)火熱的算法之一，它通過模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算，從而構(gòu)建出復(fù)雜的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的聯(lián)想、記憶、推理功能。其中，誤差反向傳播算法由Romelhart在1986年提出，它將輸出誤差通過隱藏層向輸入層層層傳遞，并傳遞到每層單元使其都獲得誤差信號(hào)，同時(shí)修正各單元的權(quán)重，如此反復(fù)直到權(quán)值不斷調(diào)整至最優(yōu)，由此得到了一個(gè)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，狀態(tài)穩(wěn)定等特點(diǎn)，在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中應(yīng)用最為廣泛，在分類、最優(yōu)預(yù)測(cè)等任務(wù)中均有著良好表現(xiàn)。

3.文本挖掘研究

3.1情感分析

在金融領(lǐng)域中，往往需要對(duì)股票論壇中的評(píng)論信息，各金融網(wǎng)站的新聞等進(jìn)行情感傾向分析，以此研究投資者情緒，把握輿情發(fā)展趨勢(shì)，為此需要對(duì)評(píng)論進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與特征提取。文本情感分析，就是對(duì)具有情感色彩的詞、句乃至文檔進(jìn)行分析歸納的過程。首先，需要基于金融語(yǔ)料庫(kù)來(lái)進(jìn)行情感詞典的構(gòu)造，人工標(biāo)注好情感傾向詞匯作為語(yǔ)料庫(kù)，然后運(yùn)用樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)等分類器進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的分類器后，便可以對(duì)新輸入的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到其情感傾向。

3.2自動(dòng)摘要

為從海量的金融研報(bào)、股市要聞，公司公告中提取簡(jiǎn)明扼要的觀點(diǎn)，減少金融工作者的閱讀負(fù)擔(dān)，自動(dòng)摘要技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。然而，市場(chǎng)對(duì)于金融信息的需求正在日益提高，如何保證自身摘要的可靠性成為了研究者面對(duì)的主要問題。在文本摘要自動(dòng)生成技術(shù)中，以長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long short term memory，LSTM）最為見長(zhǎng)。LSTM依靠其長(zhǎng)期記憶能力進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，能夠處理任意長(zhǎng)的文本序列，有效解決了傳統(tǒng)模型面對(duì)數(shù)據(jù)不定長(zhǎng)度的困難。LSTM模型的特點(diǎn)是系統(tǒng)的輸出會(huì)一直保留在網(wǎng)絡(luò)中，和模型下一時(shí)刻的輸入共同決定下一時(shí)刻的輸出，因此可以刻畫出復(fù)雜的歷史依賴關(guān)系。

3.3命名實(shí)體識(shí)別

面對(duì)著海量的互聯(lián)網(wǎng)金融信息，投資者和決策者常常苦于如何高效的獲取需要的知識(shí)。針對(duì)這一問題，金融命名實(shí)體識(shí)別的實(shí)現(xiàn)將有效提高金融信息的獲取效率，為金融工作者提供有力的信息支撐。

命名實(shí)體識(shí)別（NER）是自然語(yǔ)言處理中的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，其主要目標(biāo)是識(shí)別出文本中具有特定意義的實(shí)體，一般包括兩種劃分：實(shí)體、時(shí)間、數(shù)字三大類，人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、時(shí)間、日期、貨幣量、百分?jǐn)?shù)七小類。為實(shí)現(xiàn)命名實(shí)體識(shí)別，首先需要進(jìn)行詞實(shí)體標(biāo)注，常見的標(biāo)注方法有BIO，BIOES，Markup等等。BIO標(biāo)注法中，B表示實(shí)體詞的開頭，I表示實(shí)體詞的中間，O表示不是實(shí)體詞的部分，以此來(lái)區(qū)分識(shí)別實(shí)體詞。BIOES則是在BIO的基礎(chǔ)上，增加了E（表示實(shí)體詞的結(jié)尾）和S（表示能單獨(dú)組成一個(gè)實(shí)體），是目前最通用的實(shí)體標(biāo)注方法。目前在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中，主要算法包括有基于規(guī)則的詞性標(biāo)注方法和基于統(tǒng)計(jì)模型的詞性標(biāo)注方法兩類，均在命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)中取得了良好表現(xiàn)。

4.總結(jié)與展望

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的日益發(fā)展，金融從業(yè)者與數(shù)據(jù)挖掘工作者規(guī)模會(huì)日漸龐大，發(fā)現(xiàn)金融知識(shí)的潛在價(jià)值也是勢(shì)在必行。本文基于前人基礎(chǔ)，總結(jié)了主要的數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘方法，旨在梳理出前人研究脈絡(luò)，分析未來(lái)金融領(lǐng)域所要面對(duì)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，金融知識(shí)發(fā)現(xiàn)將成為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要應(yīng)用，會(huì)日益發(fā)揮出其價(jià)值。

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本文得到上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃（202111047034X）基金支持. 秦江源，女，法學(xué)專業(yè)本科在讀;