基于机器学习的金融舆情量化系统

转载：宽客在线

NO.1

大数据分析已被普遍应用于科学、娱乐、**等领域，经过实时信息汇集机制，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。

 

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，以此决定什么时候买卖，对于短时间的价格波动较不在意。

而技术分析者认为价格自己就反映了一切，也包括基本面。经过历史数据和技术分析，研究价格自己的变化，从中找出规律，并以此判断将来的价格，对于可能改变价格的外部因素较不在意。

可是，不论是用基本面分析，仍是技术分析，获得的结果只是市场片面的一部分，而非全貌。

对于不一样风格的交易者来讲，市场不仅是基本面和技术面，还有与品种相关新闻信息面。

 

NO.3

新闻是咱们平常生活中很是容易接触到的一种资讯来源，也是交易者能够用来得知交易标的相关资讯的主要媒介之一。

 

NO.4

同时，新闻也属于影响价格变化的非结构化资料，由于新闻事件自己就会影响市场参与者的买卖决定。

它便可以影响其交易决策由买方变为卖方，亦能够由卖方变为买方，这将会致使市场买卖双方的力量发生变化，进而影响价格。

所以，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，同时也隐藏着具备影响价格变化的可能性。为此咱们开发了 —— 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天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，以令人们对海量新闻信息能够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，造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：基本数据处理和天然语言处理。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。

天然语言处理则根据原始数据的不一样，识别、提取、分类。分析大众反馈，并转化为具备社会学意义的非结构化数据。探索出他们对市场的主观感觉，以及将来预期见解。

 

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，也考虑了天然语言探索技术数据变量。

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，而且具备更高的精确度。

 

NO.8

如何使用 Argus？

咱们提供了 Argus 地址：https://quant.la/Argus/

复制上述的 Argus 地址，到浏览器地址栏中，便可呈现：

另外，咱们开放 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，源码以下：

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，都只是对全部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，并不是是针对信息判断，而是对全部信息的即时反馈。

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。经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，便可开发 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，不久的未来，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 系统在将来将会不断的更新迭代，以及自我强化学习，将来将更加智能。近年 AI 的从新兴起，赋予了市场的无限可能。咱们期盼 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。

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