融合市场新闻与股票价格提升日内股票收益预测精度

本文探讨了股票价格过程与市场新闻之间的相互作用在金融市场中的重要性，尤其是在日内股票回报预测中的应用。传统研究通常将市场新闻视为外生因素，认为其对股价有显著影响，或者侧重于过去股价变动如何影响未来收益。然而，本研究旨在通过量化融合市场新闻和股票价格信息，提升日内股票回报预测的准确性。 作者们采用多核学习方法（Multiple Kernel Learning, MKL），这是一种强大的机器学习技术，它能够同时利用多个特征空间中的信息，从而更好地捕捉到新闻和股价数据中的复杂关系。多核学习允许模型在不同的特征表示之间进行灵活转换，提高了预测模型的泛化能力。 具体来说，研究者首先收集实时的市场新闻数据，包括宏观经济指标、公司公告、行业动态等，这些数据被认为是预测股票价格的重要信号。同时，他们也会分析历史股票价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等关键指标，以捕捉价格趋势和波动模式。 在融合这两类信息的过程中，作者构建了一个混合核函数，这个函数将市场新闻和股票价格数据的不同特征空间结合在一起。通过MKL算法，模型能够自动学习如何最优地组合不同特征，从而提取出最有价值的信息用于预测。这种方法能够减少过度拟合的风险，并提高预测的稳定性和精度。 实验部分展示了在实际金融市场环境中，这种整合策略相较于仅依赖单一数据源（如新闻或价格）的模型，显著提升了日内股票回报预测的F1分数、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等性能指标。这表明，通过同时考虑市场新闻和股票价格，可以更全面地理解影响股价动态的因素，从而提高预测的精准度。 总结来说，这篇研究在股票市场预测领域的一个重要突破是，它提出了一个系统性的框架，通过多核学习技术，有效地整合了市场新闻和股票价格数据，为投资者提供了更精确、实时的日内股票回报预测。这一方法对于量化交易、风险管理以及投资者决策具有实际应用价值。