广发证券：互联网大数据挖掘系列专题 类别：投资策略 机构：广发证券股份有限公司 研究员：史庆盛 日期：2014-06-27 报告摘要: 互联网金融大数据强势来袭 伴随着互联网的快速发展,信息的提供者与使用者之间的界限已经越来越模糊,而在互联网金融时代的背景下,金融信息的来源渠道也越来越丰富多样。投资者有更多的渠道来获取相关的金融信息,过去上百年的金融研究,往往局限于对以数字形式存在的数据的研究,而忽略了对非结构化的金融"数据"的研究,在当前互联网时代下,分析师的研究报告、股吧论坛帖子的信息、新闻媒体的新闻以及微博和维信等非结构化文本信息往往能够反应当前市场上投资者对股市的投资情绪,而这些信息往往又对投资者的投资决策起到潜移默化的作用。 A股市场每日同样有海量的个股新闻信息,这些信息能反映投资者当前对股市的情绪。如何选择合适的新闻来源及有效变量将极大的影响投资者进行有效的投资决策。采用互联网文本挖掘的方法对财经新闻热度进行挖掘,并从中提取出对投资决策有利的信息是该专题报告研究的重点。 构建A股新闻热度择时指标NQ 鉴于个股的新闻量能够一定程度上反映网络媒体以及投资者对相应股票的关注程度,因此我们将某日个股的全部新闻总量(Newsquantity)定义为该日A股市场的股票新闻热度指标NQ,并基于该指标的变化规律来建立A股的择时策略。 经统计个股每日新闻热度增长率与次日大盘指数收益率的相关系数为6.45%。基于此我们猜测当A股新闻热度较高的情况下,大盘次日上涨的概率会更高,因此基于A股热度NQ时间序列构造了布林通道: 布林通道上界:NQ_UPt=(NQt的M日均值)*(1+N%) 布林通道上界:NQ_DOWNt=(NQt的M日均值)*(1-N%) 当某日个股新闻量剧增并且突破上轨,则发出看多信号,次日看多大盘指数,突破下轨则发出看空信号,次日看空大盘指数。 NQ指标大盘及行业择时效果突出 将NQ指标应用于沪深300指数择时,自2011年以来策略年化绝对收益34.80%,年化超额51%,分别各有1/3的时间策略处于看多、看空及坎平状态;若将NQ指标应用于行业指数择时上,同样有突出的表现,尤其在传媒、机械设备及建筑建材等行业。 |
