跟踪西蒙斯001：股票交易多级情绪预测

前言：做为一个量化实战交易者和在大学讲量化投资课程的老师，每个月我会阅读大约20篇左右最新的量化领域相关论文（大部分文章来自西蒙斯基金、worldquant世坤和康奈尔大学）。我在这里定期做一个记录和分享，是为了给后来的量化学习者提供一条参考路径，防止大家走我以前的弯路。

今天为大家带来的论文是来自华盛顿大学马歇尔·麦克劳的《Multiclass Sentiment Prediction for Stock Trading》（股票交易的多级情绪预测方法）。文章写于2020年，于2022年9月28日发表。大家可以自行百度下载或加我索要原文。

策略的底层逻辑是：历史经验表明，股票市场上的资产价格很少依赖财务数据。很多时候，“动物性”会显著影响股票的价格，这是由于公众情绪会传导，并导致传统的交易者在无意识之中被这些耸人听闻的事件所诱导。因此，如果能够量化和跟踪公众对特定公司的情绪，我们应该能够找到一种有效的量化投资策略。
策略的基本方法是：可以采用Python工具，从免费的NewsAPI中下载了与400家上市的低市值生物技术公司相关的文章数据。放入AMT(一个众包平台）中，为数据创建标签，以便训练模型。而后从中抽取用于训练和评估各种模型，并对每支股票的公众情绪进行分类。表现最好的模型可以提供高于市场的回报。
策略的工具亮点是：AMT和NewsAPI。AMT使研究人员能够通过使用网站上可用的大量工人，为之前未标记的数据集快速创建标签。使用的最终数据源是NewsAPI，这是一个程序，它有5万个新闻来源，并允许基于查询的编程搜索。此外，NewsAPI还允许开发人员每天进行多达500次免费搜索，并可以定义15分钟到一个月的时间段内返回100篇文章。虽然一个月的时间限制了可用数据的范围，但快速易用的搜索协议使 NewsAPI 成为一个有吸引力的解决方案。
策略的应用思考是：NewsAPI可以用万得或新浪数据源来进行替换，万得的方便之处在于可以用相关性对股票资讯进行排序；AMT也可以用哈工大的云孚语义中台来替换。
如果你只是策略师，上面的过程找个程序员实现就行了；但如果你会程序，基本上可以很轻松实现以上过程。
热点回答：
如何进行量化：个人做量化交易靠谱吗？
如何选择私募：为什么选择私募这条路？在私募基金工作是怎样一种体验？
如何量化考证：巴菲特为什么不考CFA？
如何系统学习：做量化交易的，别说你看不懂这本书
如何知道工资：请问国内量化私募研究员第一年工资是多少？
如何进行量化：投资中的经典问题，因子解读
如何面对劝退：为什么那么多人劝退量化，真的是「量化穷三代，计算毁一生」？
如何面对艰难：艰难中《不被大风吹倒》，也谈B站今年给青年朋友的一封信
如何去找工作：大家有没有觉得今年找工作特别特别难？