更多量化分析:通联量化实验室
很多股民都习惯于看新闻,根据新闻中对某只股票的评价(或好或坏),进行买卖操作。这里新闻对于股票的评价我们称之为新闻情感。本篇中,我们将做一个小实验,看看这样的操作手法是否合理。
在我们的量化实验室中,用户可以通过数据API: NewsSentimentIndexGet
获取某只股票对应的新闻情感。
res = DataAPI.NewsSentimentIndexGet(secID = '600000.XSHG',field=['secID', 'newsPublishDate', 'sentimentIndex'])
res.tail()
上面的API调用,获得了最近的浦发银行的每日新闻情感:
secID
证券代码newsPublishDate
交易日sentimentIndex
当时交易日的总体新闻情感指标,正的表示评价总体正面,负值表示评价总体负面默认情况下,会获取最近30天的情感指标。
我们这里使用程序化的方法,执行如下的操作手法:
secID
分组,每组取平均;即获取每只股票最近30日情感均值代码如下:
from quartz.api import set_universe
universe = set_universe('SH50')
res = DataAPI.NewsSentimentIndexGet(secID=universe, field=['secID', 'newsPublishDate', 'sentimentIndex'])
res = res.groupby('secID')
res.mean().sort('sentimentIndex', ascending=False).head(5)
首先我们采取正面操作手法:
我们还可以试一下反向操作,选取评价最负面的10%
嗯?主动收益率还是正的。。。。看来这样的简单正面负面指标还不足以进行有效的区分。
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