自然语言处理股票情感量化交易
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案例介绍
• 研究金融/股票报告中的NLP应用，以发现信号并增强因子投资
• 通过SVM（使用Tf-idf向量化）、XGBoost（使用独热编码）、LSTM（使用Word2vec）、FinBert（使用预训练的子词嵌入）构建并评估NLP情感分类模型，为40,000+股票提取200,000+零售投资者评论数据中的信号，用于alpha生成
• 研究基因表达编程在alpha生成中的应用
• 通过SVM（使用Tf-idf向量化）、XGBoost（使用独热编码）、LSTM（使用Word2vec）、FinBert（使用预训练的子词嵌入）构建并评估NLP情感分类模型，为40,000+股票提取200,000+零售投资者评论数据中的信号，用于alpha生成
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