技术分析 [3] —— 众星拱月，众口铄金?

V2EX = way to explore

V2EX 是一个关于分享和探索的地方

现在注册

已注册用户请登录

推荐学习书目

› Learn Python the Hard Way

Python Sites

› PyPI - Python Package Index

› http://diveintopython.org/toc/index.html

› Pocoo

值得关注的项目

› PyPy

› Celery

› Jinja2

› Read the Docs

› gevent

› pyenv

› virtualenv

› Stackless Python

› Beautiful Soup

› 结巴中文分词

› Green Unicorn

› Sentry

› Shovel

› Pyflakes

› pytest

Python 编程

› pep8 Checker

Styles

› PEP 8

› Google Python Style Guide

› Code Style from The Hitchhiker's Guide

这是一个创建于 3508 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

原文请见：技术分析 [3] —— 众星拱月，众口铄金?

更多量化分析：通联量化实验室

很多股民都习惯于看新闻，根据新闻中对某只股票的评价（或好或坏），进行买卖操作。这里新闻对于股票的评价我们称之为新闻情感。本篇中，我们将做一个小实验，看看这样的操作手法是否合理。

1. 数据准备

在我们的量化实验室中，用户可以通过数据API: NewsSentimentIndexGet 获取某只股票对应的新闻情感。

res = DataAPI.NewsSentimentIndexGet(secID = '600000.XSHG',field=['secID', 'newsPublishDate', 'sentimentIndex'])
res.tail()

新闻情感数据

上面的API调用，获得了最近的浦发银行的每日新闻情感：

secID 证券代码
newsPublishDate 交易日
sentimentIndex 当时交易日的总体新闻情感指标，正的表示评价总体正面，负值表示评价总体负面

默认情况下，会获取最近30天的情感指标。

2. 操作手法

我们这里使用程序化的方法，执行如下的操作手法：

获取上证50成分股的最近30日新闻情感
将新闻情感按照 secID 分组，每组取平均；即获取每只股票最近30日情感均值
取情感最正面的5只股票。

代码如下：

from quartz.api import set_universe
universe = set_universe('SH50')

res = DataAPI.NewsSentimentIndexGet(secID=universe, field=['secID',     'newsPublishDate', 'sentimentIndex'])
res = res.groupby('secID')
res.mean().sort('sentimentIndex', ascending=False).head(5)

选取股票