开源量化评论（26）：新闻舆情数据选股能力初探-20210709-开源证券-10页_685kb

报告摘要

金融工程研究团队与新闻舆情数据选股能力分析总结

核心内容概述

本报告由开源证券金融工程研究团队撰写，旨在探讨新闻舆情数据在量化投资中的选股能力。团队成员包括多位分析师与研究员，通过分析通联数据（Datayes）提供的新闻舆情数据，验证了其在量化策略中的潜在价值，尤其是在中证500选股域中的表现。

主要观点

因子拥挤与Alpha衰减：随着量化投资规模扩大，传统因子的同质化导致Alpha空间缩窄。另类数据，如新闻舆情数据，因其蕴含独特的情感信息，为量化策略提供了新的收益来源。
新闻舆情数据的特征：新闻舆情数据样本总体略偏正向，且在财报季（尤其是4月）新闻频次显著增加，显示出一定的月度效应。
因子 $\Delta MS_N$ 的构建与测试：基于过去N天舆情分数的平均值变化量构建新因子 $\Delta MS_N$，在中证500选股域上表现出色，尤其是在双周频调仓下，年化对冲收益达到12.00%。
因子表现与相关性分析：$\Delta MS_{N=20}$ 与过去20日涨跌幅相关性较高（约0.1），与其他常见因子相关性较弱，具备一定的独立性。
因子剥离常见因子后的表现：即使剔除10个常见因子后，$\Delta MS_{N=20}$ 在中证500上的多空收益波动比仍达2.64，年化ICIR为-2.27，显示其选股能力依然显著。
风险提示：模型测试基于历史数据，未来市场可能出现变化，需谨慎对待。

关键信息

新闻舆情数据的基本特征

样本规模：共分析487万条新闻舆情数据，日均涉及约1600只个股。
情感评分：新闻舆情分数总体略偏正向，分数越高代表正面情绪。
月度效应：财报季（尤其是4月）新闻频次显著增加，新闻舆情样本数达到高峰。

$\Delta MS_{N}$ 因子的表现

因子定义：$\Delta MS_N = MS_{t-N,t} - MS_{t-2N-1,t-N-1}$，即过去N天舆情分数平均值的变化量。
测试结果：
- 在中证500选股域上，$\Delta MS_{N=20}$ 的多空收益波动比为2.2，多头年化收益率为4.6%。
- 按不同调仓频率测试，$\Delta MS_{N=20}$ 在双周频下的表现最优，多空对冲年化收益率为12.00%，年化ICIR为-2.3。
- 剔除常见因子后，该因子在中证500上的表现依然优异，多空收益波动比达2.64，年化ICIR为-2.27，多头相对中证500年化收益率为4.86%。

绩效指标对比

指标	月频	双周频	周频
年化收益率（多空对冲）	11.92%	12.00%	10.74%
收益波动比（多空对冲）	2.166	2.649	2.037
年化ICIR	-2.009	-2.311	-2.394

$\Delta MS_{N=20}$ 与常见因子的相关性

因子名称	相关性
20日涨跌幅	0.098
Beta	-0.005
价值	-0.005
杠杆	0.003
盈利	0.000
成长	-0.004
流动性	-0.006
规模	0.005
非线性市值	-0.002
波动	0.005

结论

新闻舆情数据作为另类数据的一种，具有独特的Alpha信息，为量化投资提供了新的方向。通过构建 $\Delta MS_N$ 因子，研究团队验证了其在中证500选股域上的有效性，尤其在双周频调仓下表现突出。尽管该因子与部分传统因子存在一定的相关性，但其独立性较强，且在剔除常见因子后仍能保持优异的绩效表现。