如何有效过滤新闻数据？

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核心观点

• 对比不同市值板块，各维度的因子在中小盘上的表现整体优于大 盘;对比不同持仓期，短期持仓表现整体优于长期持仓(部分新 闻数量因子除外)。
  

• 4 个新闻信息维度下的因子，新闻情绪和新闻数量的因子表现整 体优于新闻质量和新闻来源的因子表现;新闻质量因子更适合用 于去除新闻噪音或作为权重与其他维度因子结合使用;新闻来源 因子的构建逻辑需做进一步改进。
  

• 对比日内2个时间段:_after(t-1日14:55,t日9:30]盘后、_during 指 ( t 日 9:30, t 日 14:55 ] 盘中，前者的表现整体优于后者;对比正 面新闻和负面新闻，市场更看重“差情绪”、“负面新闻”，而 且受“差情绪”、“负面新闻”的影响也更持久。
  

• 各维度相对有效的部分因子如下表所示( abs(RankIC)>=2.5% 的 因子表现用红字标识)，新闻情绪维度选了更偏向低情绪的指标， 中证全指 1 日持仓下的 RankIC 在 2.68 %以上，ICIR 在 0.48 以上， 易被忽略的新闻数量维度选了更偏存量的指标，中证全指 1 日持 仓下的 RankIC 在 -2.48 % 以下，ICIR 在 -0.37 以下。 数库科技量化研究报告-如何有效过滤新闻数据？.pdf (3.63 MB)
  2023-9-12 10:38:06 上传

  
  数库科技量化研究报告-从新闻情绪至新闻来源：多维度挖掘新闻个股因子
  
  

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关键词：多维度 during After Rank RING