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【资讯】都听消息炒股散户和专业投资者区别在这里

发布时间:2020-10-17 00:04:30 阅读: 来源:阻火包厂家

都“听消息”炒股:散户和专业投资者区别在这里

炒股的人都爱打探消息。收到“情报”后,如何挖掘消息,各人有各法。

炒股的人都爱打探消息。收到“情报”后,如何挖掘消息,各人有各法。  新股民热衷人际传播的消息:隔壁老王又神秘地把某只股票看高一倍,同事小李又带来某操盘手亲戚的“绝密”信息。但过不了多久他们都会深知,所谓的内幕消息、可靠消息,其实已几经转手威力有限,且背后或还另有深意。

其实,靠消息炒股并不那么神秘。一种基于大数据技术、取材于文本内容的量化投资策略正日渐兴起。光大证券和银河证券的文本挖掘策略、长江证券的“新闻选股”、招商证券的新闻联播情绪指数等,系统与模型也都日臻成熟。  跟着新闻预测指数  同样是看新闻联播寻找投资机会,老股民和金融工程分析师的策略完全不同。  每周,招商证券金融工程分析师夏潇阳都需要出具新闻联播情绪指标的报告:跟进指标30日均线的走势,并对大盘指数多空走势及变化做出预测判断。  通过从新闻联播数据源中抓取相应的热词,并对其进行统计和排行,招商证券新闻联播情绪指标完成了初步的数据采样。随后,通过对数据和对应历史时间的股市走势进行长期对比、跟踪,以及对数据的不断扩展和完善,指标加工和模型架构进一步完善。  在招商证券新闻联播情绪指标的运用上,其与大盘指数的关联性更高。而在大盘指数中,沪深300因为拥有对应的股指期货 ,成为了新闻联播情绪指标择时判断的首选。从2012年10月至今年5月底,情绪指标共发出11次看空信号、11次看多信号。指标同时监控,在信号发出后下个交易日开盘时开仓、至信号再转变期间的收益情况。从战绩上来看,大赚(浮盈5%以上)5次、小赚4次、基本持平5次、小亏4次、大亏(亏损5%以上并已止损)4次。  值得注意的是,情绪指标在今年的盈亏表现更为波动。在3月30日发出看多信号至5月5日信号翻空期间,沪深300指数上涨超过12%,情绪指标择时被记为“大赚”。但随后5月5日发出看空信号、5月28日再次翻多以来,情绪指标择时均为“大亏”,并已止损。而在今年2月,情绪指标发出看空信号后,亦出现“大亏”。  近期两次看空但均大亏,夏潇阳表示,主要是牛市在震荡一段时间后突然急拉,导致新闻联播没能迅速反应,进而使情绪指标出现滞后。  “胜率没有太大意义。如果每次胜但都是小胜,效果就不是特别好。情绪指标的关键,是看能不能赚到大钱。”夏潇阳指出,情绪指标在大涨大跌下表现或不是最佳,但在最近几年的震荡走低时表现稳定。其还强调,情绪指标距离真正择时交易仍有一定差距,投资者可根据自身方式对指标进行再加工。  文中自有黄金屋  金融工程的文本挖掘系统,不仅使用于指数预测、情绪择时,还涉及热门概念题材挖掘、个股走势预测以及事件驱动套利等多方面。  长江证券金融工程部门此前曾推出新闻选股策略。该策略模型先从互联网+上进行个股所有信息的归纳整理,利用大数据的处理方法进行文本分析,进而做出利好或利空的判断。下一步,根据新闻在互联网+上热度的变化,来判断对应投资主题或标的的市场关注度变化,进而对行情做出预测。  长江证券分析师此前曾介绍,该新闻选股策略是以互联网最草根的方式寻找市场风口;跟踪数据的变化,还利于实现主题投资中行情走势的预测、利空事件中买点的分析判断等。除此之外,银河证券还借力分析师研报 、财经新闻等多种文本载体,开发有基于文本挖掘的量化选股模型。  “炒股投资看重的都是消息,但之前人们只关心数字,忽略了文本的意义。举个很简单的例子,一份研报里文字的占比要远远超过数字的比重。忽略文本内容,很容易遗漏重要的信息。”光大证券原中文云团队核心成员冯剑在接受采访时强调,设计任何系统的最终目标是要部分代替人们做炒股决策过程,关注文本挖掘的投资策略具有独特的竞争力。  光大证券金融工程文本研究,启动至今已有6年时间。2011年,光大证券“中文云”文本挖掘系统面世。随后,在纯文本挖掘研究基础上,再将数字量化研究进行再整合,以新算法和新模型形成现有的中文云系统。截至目前,基于中文云系统已细化有事件套利、情绪择时、概念多空关注度、行业配置、龙虎榜动向、强势股动向等多项投资策略。  以多元情绪择时为例,其是利用普通投资者情绪曲线进行的大盘择时。而该曲线,就是在光大中文云系统中,通过文本挖掘算法、提取投资者情绪表达相关资料,再经情感识别而绘成。报告数据显示,2013年至今年一季度,该择时胜率达100%。  冯剑还介绍,目前光大中文云系统已可以作为辅助决策系统,部分细分产品已经可以实现了脱离人工干预,极大简化了人们收集、整理、分析信息的过程。这类产品的最终目标,是实现帮助投资者直接下单。  而模型有效性考验,是文本挖掘需要跨越的另一难点。冯剑指出,从专业观点预计模型的有效性至少要经过牛市、熊市、震荡市的验证,国内文本挖掘研究模型仍待更长时间的验证,“中文云目前已开源,也是希望方便更多的人来研究、来共同开发更完善的系统。这不是某个人、某个团队的工程,而是整个投资界应该去推进的事情”。

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