哪些网站做写字楼出租/seo推广费用
目录
- 0. 承前
- 1. 解题思路
- 1.1 数据处理维度
- 1.2 分析模型维度
- 1.3 信号构建维度
- 2. 新闻数据获取与预处理
- 2.1 数据获取接口
- 2.2 文本预处理
- 3. 情感分析与事件抽取
- 3.1 情感分析模型
- 3.2 事件抽取
- 4. 信号生成与优化
- 4.1 信号构建
- 4.2 信号优化
- 5. 策略实现与回测
- 5.1 策略实现
- 6. 回答话术
0. 承前
本文详细介绍如何利用新闻文本数据构建量化交易信号,包括数据获取、文本处理、情感分析、信号生成等完整流程。
如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:
0. 金融资产组合模型进化全图鉴
1. 解题思路
构建基于新闻文本的交易信号,需要从以下几个维度进行系统性分析:
1.1 数据处理维度
- 新闻数据获取:API接口、爬虫系统、数据供应商
- 文本预处理:分词、去噪、标准化
- 特征提取:词向量、主题模型、命名实体
1.2 分析模型维度
- 情感分析:词典法、机器学习方法
- 事件抽取:规则匹配、深度学习模型
- 市场影响评估:事件分类、影响力量化
1.3 信号构建维度
- 信号生成:情感得分、事件权重
- 信号优化:时效性考虑、多因子结合
- 交易策略:信号阈值、持仓管理
2. 新闻数据获取与预处理
2.1 数据获取接口
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetimeclass NewsDataCollector:def __init__(self, api_key):self.api_key = api_keyself.base_url = "https://api.newsapi.org/v2/"def fetch_financial_news(self, keywords, start_date, end_date):"""获取金融新闻数据"""params = {'q': keywords,'from': start_date,'to': end_date,'apiKey': self.api_key,'language': 'en','sortBy': 'publishedAt'}response = requests.get(f"{self.base_url}everything", params=params)news_data = response.json()# 转换为DataFramedf = pd.DataFrame(news_data['articles'])df['publishedAt'] = pd.to_datetime(df['publishedAt'])return df
2.2 文本预处理
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizerclass TextPreprocessor:def __init__(self):self.lemmatizer = WordNetLemmatizer()self.stop_words = set(stopwords.words('english'))def preprocess(self, text):"""文本预处理流程"""# 转换小写text = text.lower()# 分词tokens = word_tokenize(text)# 去除停用词和标点tokens = [token for token in tokens if token not in self.stop_words and token.isalnum()]# 词形还原tokens = [self.lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]return tokens
3. 情感分析与事件抽取
3.1 情感分析模型
from transformers import pipeline
import torchclass SentimentAnalyzer:def __init__(self):self.sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis",model="ProsusAI/finbert")def analyze_sentiment(self, texts):"""批量分析文本情感"""results = []for text in texts:sentiment = self.sentiment_pipeline(text)[0]score = sentiment['score']if sentiment['label'] == 'negative':score = -scoreresults.append(score)return results
3.2 事件抽取
import spacyclass EventExtractor:def __init__(self):self.nlp = spacy.load("en_core_web_sm")self.event_patterns = {'merger': ['acquire', 'merge', 'takeover'],'earnings': ['earnings', 'revenue', 'profit'],'management': ['CEO', 'executive', 'resign']}def extract_events(self, text):"""提取关键事件"""doc = self.nlp(text)events = []# 实体识别entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]# 事件模式匹配for category, keywords in self.event_patterns.items():if any(keyword in text.lower() for keyword in keywords):events.append({'category': category,'entities': entities})return events
4. 信号生成与优化
4.1 信号构建
import numpy as npclass SignalGenerator:def __init__(self, lookback_window=5):self.lookback_window = lookback_windowdef generate_signals(self, sentiment_scores, event_impacts):"""综合情感分析和事件影响生成交易信号"""# 情感得分标准化normalized_sentiment = self._normalize_scores(sentiment_scores)# 事件影响量化event_scores = self._quantify_events(event_impacts)# 综合信号combined_signal = 0.7 * normalized_sentiment + 0.3 * event_scores# 信号平滑smoothed_signal = self._smooth_signal(combined_signal)return smoothed_signaldef _normalize_scores(self, scores):return (scores - np.mean(scores)) / np.std(scores)def _smooth_signal(self, signal):return np.convolve(signal, np.ones(self.lookback_window)/self.lookback_window, mode='valid')
4.2 信号优化
class SignalOptimizer:def __init__(self, decay_factor=0.95):self.decay_factor = decay_factordef optimize_signals(self, signals, timestamps):"""优化信号时效性和权重"""optimized_signals = []current_time = pd.Timestamp.now()for signal, timestamp in zip(signals, timestamps):# 计算时间衰减time_diff = (current_time - timestamp).total_seconds() / 3600decay = self.decay_factor ** (time_diff)# 应用时间衰减adjusted_signal = signal * decayoptimized_signals.append(adjusted_signal)return np.array(optimized_signals)
5. 策略实现与回测
5.1 策略实现
class NewsBasedStrategy:def __init__(self, signal_threshold=0.5):self.signal_threshold = signal_thresholddef generate_positions(self, signals):"""根据信号生成持仓"""positions = np.zeros_like(signals)# 生成交易信号long_signals = signals > self.signal_thresholdshort_signals = signals < -self.signal_thresholdpositions[long_signals] = 1positions[short_signals] = -1return positionsdef calculate_returns(self, positions, price_returns):"""计算策略收益"""strategy_returns = positions[:-1] * price_returns[1:]return strategy_returns
6. 回答话术
在利用新闻文本数据构建交易信号时,我们采用了系统化的方法论。首先,通过API或爬虫系统获取金融新闻数据,并进行文本预处理,包括分词、去噪和标准化。然后,使用先进的NLP模型进行情感分析和事件抽取,包括使用FinBERT进行情感分析,以及基于规则和实体识别的事件抽取。在信号生成环节,我们综合考虑情感得分和事件影响,并通过时间衰减等方法优化信号的时效性。最后,通过设定阈值和持仓规则,将文本信号转化为实际的交易决策。
关键技术要点:
- 数据获取和预处理的完整性
- NLP模型的准确性和效率
- 信号生成的合理性
- 时效性的处理
- 策略实现的可行性
这种端到端的文本信号构建方法,能够有效地将非结构化的新闻数据转化为可交易的量化信号,为投资决策提供补充信息源。通过严格的信号处理和优化流程,可以提高策略的稳定性和可靠性。
相关文章:

100.7 AI量化面试题:如何利用新闻文本数据构建交易信号?
目录 0. 承前1. 解题思路1.1 数据处理维度1.2 分析模型维度1.3 信号构建维度 2. 新闻数据获取与预处理2.1 数据获取接口2.2 文本预处理 3. 情感分析与事件抽取3.1 情感分析模型3.2 事件抽取 4. 信号生成与优化4.1 信号构建4.2 信号优化 5. 策略实现与回测5.1 策略实现 6. 回答话…...

CF 465B.Inbox (100500)(Java实现)
题目分析 计算读取所有未读邮件所需的步数,其中1代表未读,0代表已读 思路分析 遍历邮件,如果当前是未读,那么所需步数1,如果下一封也是未读,不用管(遍历后会直接1),如果下一封是已读࿰…...

微信小程序获取openid和其他接口同时并发请求如何保证先获取到openid
在微信小程序中,如果你需要并发请求获取 openid 和其他接口的数据,并且希望确保先获取到 openid 之后再进行后续操作,可以考虑以下几种方法: 方法一:使用 Promise 链 1, 先请求 openid:使用 Promise 来请求 openid。 2, 在获取到 openid 后再请求其他接口。 function g…...

实现动态卡通笑脸的着色器实现
大家好!我是 [数擎 AI],一位热爱探索新技术的前端开发者,在这里分享前端和 Web3D、AI 技术的干货与实战经验。如果你对技术有热情,欢迎关注我的文章,我们一起成长、进步! 开发领域:前端开发 | A…...

DeepSeek R1 模型解读与微调
DeepSeek R1 模型是 DeepSeek 团队推出的一款重要的大语言模型,旨在通过强化学习提升大型语言模型的推理能力。 模型架构 DeepSeek-R1-Zero DeepSeek-R1-Zero 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型,完全依靠强化学习(RL)训练&…...

YOLOv11实时目标检测 | 摄像头视频图片文件检测
在上篇文章中YOLO11环境部署 || 从检测到训练https://blog.csdn.net/2301_79442295/article/details/145414103#comments_36164492,我们详细探讨了YOLO11的部署以及推理训练,但是评论区的观众老爷就说了:“博主博主,你这个只能推理…...

Node.js学习指南
一、模块化规范 nodejs使用的模块化规范 叫做 common.js 规范: 每一个模块都有独立的作用域 代码在各自模块中执行 不会造成全局污染 每一个模块都是一个独立的文件(module对象) 模块可以被多次加载(module.exports 属性) 但是仅…...

2.5学习总结
今天看了二叉树,看的一脸懵,写了两道题 P4913:二叉树深度 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct hly {int left;int right; }tree[1000005]; int hulingyun(int x) {if(x0)return 0;return 1max(hulingyun(tree[x].le…...

java进阶文章链接
java 泛型:java 泛型详解-绝对是对泛型方法讲解最详细的,没有之一 Java 泛型,你了解类型擦除吗? java 注解:深入理解Java注解类型 秒懂,Java 注解 (Annotation)你可以这样学 jav…...

vue2+vue3 HMCXY基础入门
vue2vue3 HMCXY基础入门 一、Vue2.x技术精讲1.Vue快速上手(1)Vue概念(2)创建实例(3)插值表达式(4)响应式特性(5)开发者工具 2.Vue指令二、Vue3.x技术精讲 一、…...

一次线程数超限导致的hive写入hbase作业失败分析
1.集群配置 操作系统:SuSe操作系统 集群节点:100台相同配置的服务器 单台:核心112Core,内存396G 2.问题现象 现象1:跑单个入库任务报错,批量提交任务后出现OOM异常 执行12个hivesql,将数据写入hbase.hbase入库有近一半的任务报错。 每次报错的任务不是同一个,hivesql…...

ip属地是手机号还是手机位置?一文理清
在数字化和网络化的今天,IP属地这一概念逐渐成为了人们关注的焦点。特别是在社交媒体和在线平台上,IP属地的显示往往让人联想到用户的地理位置。然而,关于IP属地到底与手机号还是手机位置有关,却存在着不少误解和混淆。本文将深入…...

查看设备uuid
在大多数操作系统中,可以通过不同的方式来查看设备的 UUID(Universally Unique Identifier)。以下是一些常见的方法: 在Linux系统中,可以使用命令行工具blkid或lsblk来查看设备的 UUID。例如,执行以下命令…...

C_C++输入输出(下)
C_C输入输出(下) 用两次循环的问题: 1.一次循环决定打印几行,一次循环决定打印几项 cin是>> cout是<< 字典序是根据字符在字母表中的顺序来比较和排列字符串的(字典序的大小就是字符串的大小)…...

All in one 的 AI tool Chain “Halomate”
这不算广告啊,就是真好用,虽然是我哥们儿的产品 比如你定了个gpt的plus 订阅,你发现好像有挺多功能 1- chat,这个自不必说,必须的功能 2- 高级语音 现在变成学英语的了,实时视频也就是我过年给姑婶介绍是…...

crewai框架第三方API使用官方RAG工具(pdf,csv,json)
最近在研究调用官方的工具,但官方文档的说明是在是太少了,后来在一个视频里看到了如何配置,记录一下 以PDF RAG Search工具举例,官方文档对于自定义模型的说明如下: 默认情况下,该工具使用 OpenAI 进行嵌…...

脉冲信号傅里叶变换与频域分析:从计算到理解
摘要 本文聚焦于脉冲信号的傅里叶变换,详细推导了矩形脉冲信号和单边指数信号的傅里叶变换过程,深入解释了傅里叶变换结果 F ( ω ) F(\omega) F(ω) 的内涵,包括其定义、物理意义、包含的信息以及在实际应用中的重要性。旨在帮助读者全面掌…...

6.【BUUCTF】[SUCTF 2019]CheckIn
打开题目页面如下 看样子是一道有关文件上传的题 上传一句话木马 显示:非法后缀! 看来.php后缀被过滤了 上传一张带有木马的照片 在文件地址处输入cmd 输入以下代码执行 copy 1.jpg/b4.php/a 5.jpg 最后一行有一句话木马 上传带有木马的图片 但其实…...

基于springboot的体质测试数据分析及可视化设计
作者:学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等 文末获取“源码数据库万字文档PPT”,支持远程部署调试、运行安装。 项目包含: 完整源码数据库功能演示视频万字文档PPT 项目编码࿱…...

孟加拉国_行政边界省市边界arcgis数据shp格式wgs84坐标
这篇内容将深入探讨孟加拉国的行政边界省市边界数据,该数据是以arcgis的shp格式提供的,并采用WGS84坐标系统。ArcGIS是一款广泛应用于地理信息系统(GIS)的专业软件,它允许用户处理、分析和展示地理空间数据。在GIS领域…...

可视化相机pose colmap形式的相机内参外参
目录 内参外参转换 可视化相机pose colmap形式的相机内参外参 内参外参转换 def visualize_cameras(cameras, images):fig plt.figure()ax fig.add_subplot(111, projection3d)for image_id, image_data in images.items():qvec image_data[qvec]tvec image_data[tvec]#…...

数据结构 树2
文章目录 前言 一,二叉搜索树的高度 二,广度优先VS深度优先 三,广度优先的代码实现 四,深度优先代码实现 五,判断是否为二叉搜索树 六,删除一个节点 七,二叉收索树的中序后续节点 总结 …...

GB/T 44721-2024 与 L3 自动驾驶:自动驾驶新时代的基石与指引
1.前言 在智能网联汽车飞速发展的当下,自动驾驶技术成为了行业变革的核心驱动力。从最初的辅助驾驶功能,到如今不断迈向高度自动化的征程,每一步都凝聚着技术的创新与突破。而在这一进程中,标准的制定与完善对于自动驾驶技术的规…...

AURIX TC275学习笔记3 官方例程 (UART LED WDT)
文章目录 参考资料1. ASCLIN_UART_12. GPIO_LED_Button_13. WDT (Watch Dog Timer) 参考资料 AURIX TC275学习笔记1 资料收集Getting Started with AURIX™ Development Studio 官方帮助文档happy hacking for TC275! 硬件平台使用AURIX™ TC275 Lite 套件,按照参…...

Vim的基础命令
移动光标 H(左) J(上) K(下) L(右) $ 表示移动到光标所在行的行尾, ^ 表示移动到光标所在行的行首的第一个非空白字符。 0 表示移动到光标所在行的行首。 W 光标向前跳转一个单词 w光标向前跳转一个单词 B光标向后跳转一个单词 b光标向后跳转一个单词 G 移动光标到…...

Linux的简单使用和部署4asszaaa0
一.部署 1 环境搭建方式主要有四种: 1. 直接安装在物理机上.但是Linux桌面使用起来非常不友好.所以不建议.[不推荐]. 2. 使用虚拟机软件,将Linux搭建在虚拟机上.但是由于当前的虚拟机软件(如VMWare之类的)存在⼀些bug,会导致环境上出现各种莫名其妙的问题比较折腾.[非常不推荐…...

Linux 的 sysfs 伪文件系统介绍【用户可以通过文件操作与内核交互(如调用内核函数),而无需编写内核代码】
1. 什么是 sysfs伪文件系统? sysfs 是 Linux 内核提供的 伪文件系统,用于向用户空间暴露内核对象的信息和控制接口。它是 procfs 的补充,主要用于管理 设备、驱动、内核子系统 等信息,使用户可以通过文件操作(如用户空…...

每日一题洛谷P5721 【深基4.例6】数字直角三角形c++
#include<iostream> using namespace std; int main() {int n;cin >> n;int t 1;for (int i 0; i < n; i) {for (int j 0; j < n - i; j) {printf("%02d",t);t;}cout << endl;}return 0; }...

计算机网络笔记再战——理解几个经典的协议1
目录 前言 从协议是什么出发 关于TCP/IP协议体系 几个传输方式的分类 地址 网卡 中继器(Repeater) 网桥(Bridge) 路由器(Router) 网关 前言 笔者最近正在整理(笔者开的坑不少…...

ElasticSearch学习笔记-解析JSON格式的内容
如果需要屏蔽其他项目对Elasticsearch的直接访问操作,统一由一个入口访问操作Elasticsearch,可以考虑直接传入JSON格式语句解析执行。 相关依赖包 <properties><elasticsearch.version>7.9.3</elasticsearch.version><elasticsea…...