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自然语言处理（NLP）技术怎样应用于量化投资中的信息分析？
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自然语言处理（NLP）技术怎样应用于量化投资中的信息分析？

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首发 资深杨经理
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情感分析：对新闻报道、社交媒体帖子、公司公告等文本数据进行情感评分，识别其中的正面、负面或中性情绪，了解市场对某一事件或资产的情绪反应，以此辅助投资决策，比如市场对某公司的负面情绪可能预示股价下跌风险。


主题建模：识别文本中的主要话题和趋势，发现市场上的热点话题以及它们对资产价格的影响，帮助挖掘潜在投资机会，例如新兴技术主题的热度上升可能带动相关行业股票的表现。

发布于2025-5-4 16:39 武汉

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获取新闻数据（API或爬虫）。文本预处理（分词、去停用词）。情感分析（如TextBlob、BERT模型）。构建情绪指标（如积极新闻占比）。结合情绪指标生成交易信号。
资深安老师 196
#量化投资# @ 群友热聊中~

程老师 17:43

获取新闻数据（API或爬虫）。文本预处理（分词、去停用词）。情感分析（如TextBlob、BERT模型）。构建情绪指标（如积极新闻占比）。结合情绪指标生成交易信号。

大理风雪晴 17:43

我最近股票亏了，不想全仓冒险了，能否给我一些稳定收益+搏高收益的产品，我配置一些对冲风险？

刘老师 17:43

跟刚才的群友一样，还是需要70%的稳定增值的钱+30%搏高收益，我私信你了，看下配置单~
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