基于文本挖掘与动态优化的金融特征因子提取与资管策略设计
基于文本挖掘与动态优化的金融特征因子提取与资管策略设计
在金融投资活动日益复杂和多元化的背景下，构建合理且高效的量化投资策略已成为投资者的迫切需求。本文提出了一套基于文本挖掘与动态优化的金融特征因子提取与资管策略设计方案，通过规范化金融文本特征挖掘、因子权重动态优化以及行业趋势动态监测等技术手段，为金融从业者提供了一套完整的投资决策支持系统。
规范化金融文本特征挖掘模型的构建
在金融投资活动的复杂化和多样化背景下，构建合理且高效的量化投资策略成为投资者迫切需求。金融数据信息的量化分析有助于投资决策模式优化和金融资产智能管理。针对金融特征信息的识别和挖掘问题，在数据挖掘领域有着广泛研究。本文提出面向规范化金融文本的特征挖掘模型，以解决非规范化金融文本在金融特征挖掘方面的局限性。由于规范化金融文本领域下的专业语料集较为匮乏，本文构建了情感分析语料库，并采用K近邻分类算法实现券商研究报告在标题和投资建议两个维度上的评价特征分类。最终，将评价特征按时间序列整合为评价一致性因子和评价波动性因子，作为模型最终输出的金融特征因子。因子检测实验结果表明，两类因子在时序相关性、金融标的普适性、收益预测能力等维度上都达到了较好的效果。
因子权重动态优化设计
针对传统多因子策略中因子权重由人工设置，导致因子组合难以及时适应市场环境变更的问题，本文提出因子权重动态优化设计。金融市场具有阶段稳定性，定期优化因子组合有利于提高策略的收益稳定性。本文针对规范化金融特征因子和技术因子构成的基础因子集合，采用遗传算法在邻近历史周期内展开因子权重最优解搜索。在遗传算法的具体条件设置上，以二进制编码序列作为权重基因的表达方式，以邻近历史周期内策略回测收益作为染色体适应度。从2017年到2022年的长周期内策略回测结果看，采用因子权重动态优化设计的策略在不同的市场环境下都具有优于基准收益的表现，表明因子权重动态优化设计有助于提高因子组合对于市场环境变更的适应能力。
行业趋势动态监测策略
市场行业趋势特征作为投资决策的重要参考信息，在传统的多因子策略中缺乏有效地描述和利用。本文提出行业趋势动态监测策略。首先，将证券机构对行业内金融标的关注情况抽象为无向加权图，通过节点标志性程度和趋势水平检测，确定行业趋势节点。在此基础上，将节点集合的趋势特征信息聚合为行业趋势特征，并量化为行业系统性风险指标，将最大行业风险约束下的多因子择优问题抽象为背包问题，通过动态规划算法加以解决。最终，将优化后的策略与目前市场上的常见量化策略在震荡市场区间下进行对比回测实验。实验结果表明，优化后的多因子策略在收益能力以及抗风险能力上都具有较为明显的优势。
实现代码
以下是本文所涉及的主要实现代码：
# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 假设已经有了预处理后的金融文本数据和对应的标签
# text_data = [...] # 预处理后的金融文本数据列表
# labels = [...] # 对应的标签列表
# 将文本数据转换为特征向量
# vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
# X = vectorizer.fit_transform(text_data).toarray()
# 划分训练集和测试集
# X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用K近邻分类算法进行训练
# knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
# y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算AUC分数
# auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred)
# 打印AUC分数
# print("AUC Score:", auc_score)
# 因子权重动态优化设计
# 假设已经有了基础因子集合和对应的历史周期数据
# factors = [...] # 基础因子集合
# historical_data = [...] # 历史周期数据
# 使用遗传算法进行因子权重优化
# 这里需要一个遗传算法的实现，可以使用现成的库如 DEAP
# from deap import base, creator, tools, algorithms
# creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
# creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
# 定义遗传算法的个体和种群
# toolbox = base.Toolbox()
# toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1)
# toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, len(factors))
# toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义遗传算法的评估函数
# def evaluate(individual):
# # 根据个体的因子权重计算策略回测收益
# # 返回收益作为适应度值
# return calculate_strategy_return(individual, historical_data),
# 定义遗传算法的操作
# toolbox.register("evaluate", evaluate)
# toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
# toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.2)
# toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
# 运行遗传算法
# population = toolbox.population(n=50)
# algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=40, verbose=False)
# 行业趋势动态监测策略
# 假设已经有了行业趋势数据
# industry_trends = [...] # 行业趋势数据
# 使用动态规划算法解决背包问题
# 这里需要一个动态规划算法的实现
# def knapsack(profits, weights, capacity):
# n = len(profits)
# K = [[0 for _ in range(capacity + 1)] for _ in range(n + 1)]
# for i in range(n + 1):
# for w in range(capacity + 1):
# if i == 0 or w == 0:
# K[i][w] = 0
# elif weights[i-1] <= w:
# K[i][w] = max(profits[i-1] + K[i-1][w-weights[i-1]], K[i-1][w])
# else:
# K[i][w] = K[i-1][w]
# return K[n][capacity]
# 计算行业系统性风险指标
# risk_indicator = knapsack(profits, weights, capacity)
# 打印行业系统性风险指标
# print("Industry Systematic Risk Indicator:", risk_indicator)