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AI选股高阶：自然语言处理与新闻情绪分析

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 量化选股与NLP情绪分析的整体框架
课程导入学习目标
02
金融市场与新闻数据基础
金融新闻类型 · 数据源（Reuters · Bloomberg
金融市场新闻数据基础
03
自然语言处理基础
分词 · 词性标注 · 命名实体识别
自然语言处理基础分词
04
文本表示方法
词袋模型 · TF-IDF · Word2Vec
文本表示方法词袋模型
05
金融情感词典与规则方法
Loughran-McDonald词… · Harvard IV-4词典 · 情感得分计算与阈值设定
金融情感词典规则方法
06
机器学习情感分类
朴素贝叶斯 · 逻辑回归 · 支持向量机在新闻情感分类中的实现与评…
机器学习情感分类朴素贝叶斯
07
深度学习情感分析
LSTM · GRU · Transformer模型在金融文本…
深度学习情感分析LSTM
08
预训练语言模型与微调
BERT · FinBERT · RoBERTa在金融新闻情感分析中的…
预训练语言模型微调
09
新闻情绪指标构建
单篇新闻情感得分聚合 · 时间加权平均 · 新闻数量与情绪极值指标
新闻情绪指标构建单篇新闻情感得分…
10
事件驱动与主题建模
LDA主题模型 · 事件抽取（如并购 · 财报
事件驱动主题建模
11
情绪与市场联动分析
情绪指标与收益率 · 波动率 · 成交量的相关性检验与领先滞后关系
情绪市场联动分析
12
因子构建与回测框架
将情绪因子纳入多因子模型 · 使用Backtrader或Zipli…
因子构建回测框架
13
案例实战
财报电话会议记录情绪分析 · 并预测财报后股价跳空
案例实战财报电话会议记录…
14
案例实战
新闻流实时情绪监控：搭建实时新闻抓取 · 情感打分与交易信号生成系统
案例实战新闻流实时情绪监…
15
案例实战
社交媒体情绪（Twitter/Red… · 清洗 · 情感分析与选股信号
案例实战Twitter/Red
16
案例实战
宏观新闻（央行政策 · 经济数据）对行业指数的影响
案例实战宏观新闻
17
案例实战
突发事件（黑天鹅）检测与风险规避
案例实战突发事件
18
模型评估与过拟合防范
时间序列交叉验证 · 样本外测试 · 情感模型在金融数据中的稳健性
模型评估过拟合防范
19
组合优化与仓位管理
基于情绪信号的仓位调整 · 风险平价与凯利公式应用
组合优化仓位管理
20
常见问题
数据噪声与误报 · 新闻时效性 · 情感歧义（讽刺
常见问题数据噪声
21
常见问题
小样本与类别不平衡 · 多语言新闻处理 · 跨市场情绪传导
常见问题小样本
22
常见问题
回测中的前视偏差 · 幸存者偏差 · 新闻时间戳对齐问题
常见问题回测
23
进阶方法
图神经网络与新闻关系图谱 · 公司间关联情绪传播
进阶方法图神经网络
24
进阶方法
多模态情绪分析：结合新闻文本 · 价格图表与市场微观结构数据
进阶方法多模态情绪分析
25
进阶方法
强化学习与情绪自适应策略
进阶方法强化学习
26
工具与库实战
Python环境搭建 · NLTK · spaCy
工具库实战
27
数据工程与管道
新闻数据存储（SQL/NoSQL） · 批处理与流处理（Kafka · Spark）架构
数据工程管道
28
合规与伦理
内幕信息识别 · 数据版权 · 算法交易监管与道德边界
合规伦理
29
综合项目
构建一个完整的AI选股系统 · 情绪分析 · 因子合成到回测与实盘模拟
综合项目AI
30
课程总结与进阶路径
核心要点回顾 · 常见误区 · 推荐资源与未来研究方向
课程总结进阶路径