情感信号交易回测:评估情感分析生成 Alpha 的可行性
计算与语言
2025-07-08 v1 人工智能
摘要
情感分析广泛应用于产品评论领域,同时也通过微博和新闻文章影响金融资产价格。尽管情感驱动金融领域已有诸多研究,许多工作仍聚焦于句子级分类,而忽略了其在交易中的实际应用。本研究通过评估基于情感的交易策略以生成正 Alpha,弥补了这一空白。我们使用三种模型(两种分类模型与一种回归模型)对道琼斯 30 指数成分股的新闻文章进行情感预测,并与基准 Buy&Hold 策略进行回测对比分析。结果显示,所有模型均产生了正收益,其中回归模型在 28 个月内取得了最高的 50.63% 收益,优于基准 Buy&Hold 策略。这凸显了情感分析在增强投资策略与金融决策方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2507.03350,
title = {Backtesting Sentiment Signals for Trading: Evaluating the Viability of Alpha Generation from Sentiment Analysis},
author = {Elvys Linhares Pontes and Carlos-Emiliano González-Gallardo and Georgeta Bordea and José G. Moreno and Mohamed Ben Jannet and Yuxuan Zhao and Antoine Doucet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03350},
year = {2025}
}
备注
Actes de CORIA-TALN-RJCRI-RECITAL 2025 (Association pour le Traitement Automatique des Langues)