【摘 要】
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量化投资是以统计学理论作为理论基础,凭借着计算机技术进行发展。量化投资从20世纪70年代左右出现至今,仍然在金融市场上有着极为重要的地位。量化投资的具体优势在于分散性,及时性,纪律性和科学性,各大资产管理公司以及基金公司会选择进行量化择时或开发不同类型的量化选股,以此来获得超额的收益率。在50多年的探索与发展的过程中,量化投资最成功的探索莫属于詹姆斯西蒙斯在1994年的时候所成立的大奖章基金,该基
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量化投资是以统计学理论作为理论基础,凭借着计算机技术进行发展。量化投资从20世纪70年代左右出现至今,仍然在金融市场上有着极为重要的地位。量化投资的具体优势在于分散性,及时性,纪律性和科学性,各大资产管理公司以及基金公司会选择进行量化择时或开发不同类型的量化选股,以此来获得超额的收益率。在50多年的探索与发展的过程中,量化投资最成功的探索莫属于詹姆斯西蒙斯在1994年的时候所成立的大奖章基金,该基金的年平均收益率在连续十几年的时间里都在30%以上。从全球金融投资市场上的投资品种来看,利用了量化投资技术的投资产品,在总产品量中所占的比重接近1/3,所以对于当前的世界金融投资行业来说,量化投资技术是最为主要的投资方法。本文以2016年到2021年作为时间选择范围,在沪深300指数上选择数据进行研究。通过各金融平台获取从微观到宏观方面的数据以及金融文本信息,提出了一种基于金融文本情感分析的指数涨跌预测模型BERT-SVM用以预测指数的涨跌幅,利用BERT模型进行构建情感因子;综合各项数据与主成分分析得到输入特征,建立SVM模型,利用网格搜索交叉法,对参数进行验证和寻优,以5年为一个周期进行策略选择的训练,以第5年全年的数据集用于预测策略交易信号,以此设计了量化择时方案。最后对择时的模型进行纵向和横向的对比,回测策略并进行评价,获得最终结论。研究发现:通过金融文本分析得出的文本情感因子效果优于传统情绪指标;高斯核函数在金融模型的预测方面相比线性核函数具有较高的准确性;基于金融文本情感分析的择时策略能够获得超额收益,且在市场有下行压力时的表现更为出色。
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