新闻事件驱动的海龟交易策略优化研究：文本情绪方法

黄亮点 高梓耕 张行健 蔡凯莉 罗小可 李 岩

（中国矿业大学（北京），北京 100083）

一、引言

程序化交易，指的是应用计算机软件系统，依据一定交易策略生成交易指令，实现自动下单的交易过程。相较于传统的人工交易方式，程序化交易具有更加理性、科学、稳健的特点[1]。随着我国期货市场的不断发展，程序化交易越来越受到投资者的青睐。据统计，美国程序化交易约占总交易量的70%。因此，如何构建一套有效的交易策略也成为了得到广泛关注的议题。

然而，主流的交易策略仅仅停留在对价格等交易本身数据进行分析。随着社交媒体软件的普及，互联网上出现诸多类型的文本数据，也会左右投资者的决策。同时，文本挖掘技术[2]与机器学习技术[3]的逐渐成熟，也让越来越多的人考虑将文本数据纳入交易决策中。

目前海外已有研究提出，新闻文本与期货市场价格变动关系密切[4]。国内有学者提出将新闻按主题聚类，在新闻主题与市场表现间建立联系[5]；也有学者运用向量回归的方法量化新闻内容，再与市场价格进行回归[6]。他们都探寻了新闻与市场间的关系，但没有考虑进一步制定交易策略。目前有学者提出将对新闻的分析纳入到传统交易策略中，该方法能够最大程度地利用已知信息，使决策更加客观[7]。因此，本文考虑基于新闻文本分析建立一种决策支持系统，结合传统交易策略，提出一种利用复合型数据的新型交易策略。

海龟交易策略是期货市场上广泛流行的著名交易策略，曾在市场上得到大规模应用并取得过优异的成绩。……