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都“聽消息”炒股:散戶和專業投資者區別在這里

來源: http://www.yicai.com/news/2015/06/4629216.html

都“聽消息”炒股:散戶和專業投資者區別在這里

第一財經日報 張婧熠 2015-06-08 06:00:00

新股民熱衷人際傳播的消息:隔壁老王又神秘地把某只股票看高一倍,同事小李又帶來某操盤手親戚的“絕密”信息。但過不了多久他們都會深知,所謂的內幕消息、可靠消息,其實已幾經轉手威力有限,且背後或還另有深意。

炒股的人都愛打探消息。收到“情報”後,如何挖掘消息,各人有各法。

新股民熱衷人際傳播的消息:隔壁老王又神秘地把某只股票看高一倍,同事小李又帶來某操盤手親戚的“絕密”信息。但過不了多久他們都會深知,所謂的內幕消息、可靠消息,其實已幾經轉手威力有限,且背後或還另有深意。

其實,靠消息炒股並不那麽神秘。一種基於大數據技術、取材於文本內容的量化投資策略正日漸興起。光大證券和銀河證券的文本挖掘策略、長江證券的“新聞選股”、招商證券的新聞聯播情緒指數等,系統與模型也都日臻成熟。

跟著新聞預測指數

同樣是看新聞聯播尋找投資機會,老股民和金融工程分析師的策略完全不同。

每周,招商證券金融工程分析師夏瀟陽都需要出具新聞聯播情緒指標的報告:跟進指標30日均線的走勢,並對大盤指數多空走勢及變化做出預測判斷。

通過從新聞聯播數據源中抓取相應的熱詞,並對其進行統計和排行,招商證券新聞聯播情緒指標完成了初步的數據采樣。隨後,通過對數據和對應歷史時間的股市走勢進行長期對比、跟蹤,以及對數據的不斷擴展和完善,指標加工和模型架構進一步完善。

在招商證券新聞聯播情緒指標的運用上,其與大盤指數的關聯性更高。而在大盤指數中,滬深300因為擁有對應的股指期貨,成為了新聞聯播情緒指標擇時判斷的首選。從2012年10月至今年5月底,情緒指標共發出11次看空信號、11次看多信號。指標同時監控,在信號發出後下個交易日開盤時開倉、至信號再轉變期間的收益情況。從戰績上來看,大賺(浮盈5%以上)5次、小賺4次、基本持平5次、小虧4次、大虧(虧損5%以上並已止損)4次。

值得註意的是,情緒指標在今年的盈虧表現更為波動。在3月30日發出看多信號至5月5日信號翻空期間,滬深300指數上漲超過12%,情緒指標擇時被記為“大賺”。但隨後5月5日發出看空信號、5月28日再次翻多以來,情緒指標擇時均為“大虧”,並已止損。而在今年2月,情緒指標發出看空信號後,亦出現“大虧”。

近期兩次看空但均大虧,夏瀟陽表示,主要是牛市在震蕩一段時間後突然急拉,導致新聞聯播沒能迅速反應,進而使情緒指標出現滯後。

“勝率沒有太大意義。如果每次勝但都是小勝,效果就不是特別好。情緒指標的關鍵,是看能不能賺到大錢。”夏瀟陽指出,情緒指標在大漲大跌下表現或不是最佳,但在最近幾年的震蕩走低時表現穩定。其還強調,情緒指標距離真正擇時交易仍有一定差距,投資者可根據自身方式對指標進行再加工。

文中自有黃金屋

金融工程的文本挖掘系統,不僅使用於指數預測、情緒擇時,還涉及熱門概念題材挖掘、個股走勢預測以及事件驅動套利等多方面。

長江證券金融工程部門此前曾推出新聞選股策略。該策略模型先從互聯網上進行個股所有信息的歸納整理,利用大數據的處理方法進行文本分析,進而做出利好或利空的判斷。下一步,根據新聞在互聯網上熱度的變化,來判斷對應投資主題或標的的市場關註度變化,進而對行情做出預測。

長江證券分析師此前曾介紹,該新聞選股策略是以互聯網最草根的方式尋找市場風口;跟蹤數據的變化,還利於實現主題投資中行情走勢的預測、利空事件中買點的分析判斷等。除此之外,銀河證券還借力分析師研報、財經新聞等多種文本載體,開發有基於文本挖掘的量化選股模型。

“炒股投資看重的都是消息,但之前人們只關心數字,忽略了文本的意義。舉個很簡單的例子,一份研報里文字的占比要遠遠超過數字的比重。忽略文本內容,很容易遺漏重要的信息。”光大證券原中文雲團隊核心成員馮劍在接受采訪時強調,設計任何系統的最終目標是要部分代替人們做炒股決策過程,關註文本挖掘的投資策略具有獨特的競爭力。

光大證券金融工程文本研究,啟動至今已有6年時間。2011年,光大證券“中文雲”文本挖掘系統面世。隨後,在純文本挖掘研究基礎上,再將數字量化研究進行再整合,以新算法和新模型形成現有的中文雲系統。截至目前,基於中文雲系統已細化有事件套利、情緒擇時、概念多空關註度、行業配置、龍虎榜動向、強勢股動向等多項投資策略。

以多元情緒擇時為例,其是利用普通投資者情緒曲線進行的大盤擇時。而該曲線,就是在光大中文雲系統中,通過文本挖掘算法、提取投資者情緒表達相關資料,再經情感識別而繪成。報告數據顯示,2013年至今年一季度,該擇時勝率達100%。

馮劍還介紹,目前光大中文雲系統已可以作為輔助決策系統,部分細分產品已經可以實現了脫離人工幹預,極大簡化了人們收集、整理、分析信息的過程。這類產品的最終目標,是實現幫助投資者直接下單。

而模型有效性考驗,是文本挖掘需要跨越的另一難點。馮劍指出,從專業觀點預計模型的有效性至少要經過牛市、熊市、震蕩市的驗證,國內文本挖掘研究模型仍待更長時間的驗證,“中文雲目前已開源,也是希望方便更多的人來研究、來共同開發更完善的系統。這不是某個人、某個團隊的工程,而是整個投資界應該去推進的事情”。

編輯:一財小編

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