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基于机器学习的金融舆情量化系统

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 楼主| 发表于 2018-9-12 14:10:43 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
NO.1
大数据分析已被广泛应用于科学、娱乐、**等领域,通过实时信息聚集机制,分析信息的预期结果。金融市场中的分析也一直是热门话题。


对于大多数人来说,分析价格走势是一种非常具有诱惑力的事情,许多交易者都会选择研究基本面分析或者技术分析,来判断未来的价格走势。

NO.2
基本面分析者认为价格围绕着价值波动,以价值为依据着重于对影响价格的内在因素加以分析,以此决定何时买卖,对于短期的价格波动较不在乎。
而技术分析者认为价格本身就反映了一切,也包括基本面。通过历史数据和技术分析,研究价格本身的变化,从中找出规律,并以此判断未来的价格,对于可能改变价格的外部因素较不在乎。


但是,不管是用基本面分析,还是技术分析,得到的结果只是市场片面的一部分,而非全貌。
对于不同风格的交易者来说,市场不只是基本面和技术面,还有与品种相关新闻信息面。

NO.3
新闻是我们日常生活中非常容易接触到的一种资讯来源,也是交易者可以用来得知交易标的相关资讯的主要媒介之一。


新闻最鲜明特点是,其具有舆论导向和情感倾向,对市场价格波动具有正效应、负效应或超效应。


NO.4
同时,新闻也属于影响价格变化的非结构化资料,因为新闻事件本身就会影响市场参与者的买卖决定。
它即可以影响其交易决策由买方变为卖方,亦可以由卖方变为买方,这将会导致市场买卖双方的力量发生变化,进而影响价格。


因此,新闻事件除了是市场参与者在决定买卖交易的重要参考依据,同时也隐藏着具有影响价格变化的可能性。为此我们开发了 —— Argus (阿尔戈斯)系统。

NO.5
Argus 系统借助高性能分布式网络爬虫,并结合先进的机器学习和自主研发的自然语言处理技术设计开发。
对文本化信息的新闻进行结构化处理、数量化应用,以使人们对海量新闻信息可以进行更高效率阅读和管理。

Argus 系统全天候抓取与金融市场有关的上百家数据源,形成实时流动的多元多类全球信息池。
包括但不限于:国内外新闻、网络新闻、金融研报、供需数据、库存数据、论坛贴吧、博客文章、微博信息、实时天气、市场情绪等多元化的数据资源,并给予自适应平衡权重。

NO.6
Argus 系统有两种数据处理方式,即:基本数据处理和自然语言处理。基本数据处理主要分析影响市场价格的内在因素,评估交易标的合理价位。


自然语言处理则根据原始数据的不同,识别、提取、分类。分析大众反馈,并转化为具有社会学意义的非结构化数据。探索出他们对市场的主观感受,以及未来预期看法。

NO.7
Argus 系统基于自主研发的机器学习技术,既考虑了传统金融领域的基本数据变量,也考虑了自然语言探索技术数据变量。


作为一类新型机器学习方法,Argus 系统能较好地解决小样本、非线性、高维数等神经网络不能解决的问题,克服了传统方法的诸多缺点,并且具有更高的精确度。


NO.8
如何使用 Argus?
我们提供了 Argus 地址:https://quant.la/Argus/
复制上述的 Argus 地址,到浏览器地址栏中,即可呈现:



另外,我们开放 Argus 的 API 调用接口:http://quant.la/API/Argus/predict
使用 发明者量化交易平台,对接 Argus 的 API,源码如下:

调用 Argus 接口并解析,返回一个包含字典的二维数组:


其中字典中 key 的含义为:
  • count:使用了多少数据信息
  • time:最后一次更新数据信息时间
  • label:标签 ID
  • name:标签名称
  • predict:舆情解读(临界点在0.5,即:大于 0.5 倾向于上涨)


NO.9
尽管人工智能赋予 Argus 系统强大的功能,但 Argus 系统所产生的结果,都只是对所有的信息的绝对客观描述,它并不会掺杂任何主观偏见。
换句话说,Argus 系统所产生的结果,并非是针对信息判断,而是对所有信息的即时反馈。


总而言之,若想真正拥有盈利上的掌控感,Argus 系统无疑是最佳选择,她就像是超级网络情报员,实时向您提供全网络高纬度精准信息。通过其结构化处理生成量化信息因子,可用于量化投资领域。在 BotVS 量化交易平台中,即可开发 Argus 因子量化策略,获取超额投资收益。目前 Argus 系统仅支持内盘商品期货舆情量化,不久的将来,Argus 系统将会拓展到更多的金融领域,包括:A股、美股、港股、外盘商品期货、数字货币。同时 Argus 系统在未来将会不断的更新迭代,以及自我强化学习,未来将更加智能。近年 AI 的重新兴起,赋予了市场的无限可能。我们期盼 Argus 系统在最大化用户盈利的同时,更能引领一场群体智慧的进化变革。
转载:宽客在线                                                                                     原文链接:https://quant.la/Article/View/817/






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