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什么是情绪数据？❤️​

情绪数据顾名思义，就是用来量化大众对某只股票或整个市场的情绪。这些数据是通过分析各种网络平台（比如新闻、社交媒体、博客、论坛等）上的信息得来的。

通过自然语言处理 (NLP) 技术，平台可以分析这些文字内容是积极还是消极，从而为我们提供一个量化的情绪指标。这种大众情绪可以作为未来股价走势的一个领先指标。

BRAIN 平台为你提供了**情绪（sentiment）和社交媒体（social media）**等数据字段，它们都量化了人们在网络空间中对公司的看法。

基于成交量的情绪因子 🔊​

将情绪数据与成交量数据结合起来，可以产生非常有效的信号。

• 核心思想： 如果一只股票在网络上被过度提及（情绪热度很高），但它的成交量却没有相应增加，这可能预示着一些不寻常的事情。
• 假设： 过度的关注（无论是正面的还是负面的）都可能是一个信号，预示着这只股票可能被高估或低估了。

ts_regression() 操作符 🧮​

为了更好地分析情绪和成交量之间的关系，我们可以使用 ts_regression() 操作符。这个操作符可以帮助我们找出两个变量在一段时间内的关系。

• 用途： 它可以帮你找到一个最佳的线性函数，来描述两个变量（比如成交量和情绪）之间的关系。
• 输入： ts_regression(y, x, lookback_days, rettype=0)
  • y：因变量（你想要被解释的变量，比如情绪）。
  • x：自变量（用来解释 y 的变量，比如成交量）。
  • lookback_days：你想要回溯的天数。
  • rettype：返回值的类型（默认是 0，代表误差项）。

ts_regression() 最有用的地方在于它的误差项。误差项表示 y 的实际值和根据回归模型预测值之间的差距。如果误差项很大，说明情绪和成交量之间的关系出现了异常。

举例： 你可以用 ts_regression() 来预测每天的情绪，而自变量是每天的成交量。如果今天的实际情绪值远高于你的预测值（误差项为正），说明这只股票在网络上获得了异常高的关注。这可能就是一个有价值的交易信号。

通过这种方式，你可以用这个操作符来捕捉那些“异常”的情绪信号，并将其转化为你的 Alpha 策略。

什么是新闻数据？📰​

新闻数据是 BRAIN 平台提供的一种特殊数据类型，它包含了各种影响市场的最新金融新闻。这些新闻可以来自不同的来源，比如：

• 公司公告： 财报、投资、分红等。
• 分析师报告： 评级、意见等。
• 法律事件： 调查、破产等。

通过将这些新闻与股票价格结合，我们可以获得更全面的市场洞察。

美股交易时间 ⏰​

你需要了解美股的三个交易时段，因为新闻通常在主交易时段之外发布：

• 盘前（Pre session）： 凌晨 4:00 - 早上 9:30
• 主时段（Main session）： 早上 9:30 - 下午 4:00
• 盘后（Post session）： 下午 4:00 - 晚上 8:00

向量数据字段 🔠​

新闻数据是一种特殊的向量数据字段。与我们之前看到的矩阵数据（每天每只股票只有一个值）不同，向量数据可以每天为每只股票存储多个值。例如，如果一只股票在一天内发布了多条新闻，向量数据可以全部记录下来。

在使用这些数据时，你需要先用 vec_~ 系列操作符将向量数据聚合为单一的矩阵值，才能进行后续的运算。

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Alpha 策略：结合动量与反转 💡​

我们可以利用一个名为 nws12_afterhsz_sl 的数据字段来创建 Alpha。这个字段会告诉你，在每条新闻发布后，是做多还是做空更有利。

我们的 Alpha 思想是：动量-反转混合策略。

• 条件： 如果一只股票有更多“做多有利”的新闻事件，就采取动量策略（做多）。
• 否则： 如果这类新闻较少，就采取反转策略（做空）。

这个策略的核心在于，它根据新闻情绪来决定是跟随趋势还是逆势而行。

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如何实现？👨‍🏫​

1. 聚合新闻信号：
   • 由于 nws12_afterhsz_sl 是向量数据，你需要先用 vec_avg() 操作符将它聚合起来。vec_avg(nws12_afterhsz_sl) 会计算出当天所有新闻事件的平均情绪值，从而得到一个单一的矩阵值。
2. 平滑信号：
   • 每天的新闻数据可能存在很多噪音，所以我们应该用时间序列操作符来平滑它。
   • ts_sum 或 ts_mean 都是不错的选择，它们可以计算过去一段时间内的新闻情绪总和或平均值，从而得到一个更清晰、更稳定的信号。
3. 设置条件：
   • 使用 rank() 操作符对平滑后的数据进行排名，并设置一个阈值。
   • 例如，rank(X) > 0.5 这个条件可以将一半的股票归为“积极”，另一半归为“消极”。
4. 构建最终的 Alpha：
   • 满足条件： 如果条件为真（即新闻情绪积极），你的 Alpha 应该采取动量策略。你可以直接使用一个常量 1 来表示做多。
   • 不满足条件： 如果条件为假，你的 Alpha 应该采取反转策略。这通常意味着做空。
   • 重要提示： 确保你的动量信号和反转信号的规模是平衡的，这样才能让你的策略按照预期工作。

什么是期权？🎯​

期权是一种特殊的合约，属于金融衍生品。它给予持有者在未来某个时间，以一个特定价格买入或卖出某项资产的权利，但不是义务。

因为是权利，所以你可以选择行使，也可以选择放弃。为了拥有这个权利，你需要支付一笔费用，这笔费用就叫做期权费（Option Premium）。可以把它简单理解为期权的价格。

期权可以很好地反映市场参与者的心理预期，因此在开发 Alpha 策略时非常有用。

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两种基本期权类型 📑​

期权主要分为两种：看涨期权和看跌期权。

看涨期权（Call Option）​

看涨期权是买入一项资产的权利。

• 例子： 假设 A 公司的股票现在是 60 美元。你预测一周后股价会涨，于是你支付一笔期权费，买入一个执行价为 60 美元的看涨期权，一周后到期。
• 结果： 一周后，如果股价涨到了 70 美元，你可以以 60 美元的价格买入，然后立即以 70 美元卖出，赚取 10 美元的差价。在这种情况下，你的期权本身的价格也会大幅上涨，你可以直接卖出期权来获利。
• 结论： 购买看涨期权，就是看好资产价格上涨。

看跌期权（Put Option）​

看跌期权是卖出一项资产的权利。

• 例子： 假设 B 公司的股票现在是 50 美元。你预测一周后股价会跌，于是你支付期权费，买入一个执行价为 50 美元的看跌期权，一周后到期。
• 结果： 一周后，如果股价跌到了 40 美元，你可以以 40 美元从市场上买入股票，然后根据你的期权合同，以 50 美元的价格卖出给期权合约的发行方，赚取 10 美元的差价。
• 结论： 购买看跌期权，就是看空资产价格下跌。

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重要术语 🔍​

• 执行价（Strike Price）： 期权合约中约定的未来买入或卖出资产的价格。
• 到期日（Expiration）： 期权权利可以行使的最后一天。
• 期权费（Premium）： 购买期权合约需要支付的价格。
• 波动率（Volatility）： 衡量股票价格变动剧烈程度的指标。

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期权中的波动率 📏​

波动率是影响期权价格的关键因素。股票价格的波动性越高，期权的价值就越高。这是因为高波动性意味着股票价格大幅波动的可能性更大，从而使期权盈利的机会增加。

波动率分为两种：

• 历史波动率（Historical Volatility）：
  • 这是一个滞后指标。它通过计算过去实际股价的波动来得出。
  • 可以简单理解为：过去股价的波动有多大。
• 隐含波动率（Implied Volatility）：
  • 这是一个领先指标。它是根据当前市场上的期权价格，利用像布莱克-斯科尔斯这样的模型推算出来的。
  • 可以简单理解为：市场参与者预期未来股价的波动有多大。

比较这两种波动率可以帮助我们判断，是期权市场还是股票市场被高估或低估了。

期权市场的特点 🎯​

期权交易之所以复杂，是因为它不仅关乎价格涨跌方向，还涉及波动率和时间价值。正因如此，期权市场的参与者通常被认为是拥有更多信息、更专业的交易者。

当这些专业的交易者对看涨期权（Call Option）和看跌期权（Put Option）的需求出现差异时，这种差异就可以帮助我们预测未来的股价走势。

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看跌-看涨期权隐含波动率差异分析 🎭​

我们之前学过，**隐含波动率（Implied Volatility）**是期权价格的反映。期权价格高，隐含波动率就高，这说明市场对这种期权的需求旺盛。反之亦然。

因此，通过比较看跌期权和看涨期权的隐含波动率差异，我们就能了解期权交易者整体的市场情绪：

• 看涨期权的隐含波动率 > 看跌期权的隐含波动率：这表明看涨期权的需求更旺盛，期权交易者普遍预期股价会上涨。
• 看跌期权的隐含波动率 > 看涨期权的隐含波动率：这表明看跌期权的需求更旺盛，期权交易者普遍预期股价会下跌。

如何比较看跌-看涨期权隐含波动率 🤔​

由于看涨期权和看跌期权的隐含波动率在计算上使用的是相同的尺度，所以最直观的比较方法就是相减（-）。

• 相减（-）: 看涨期权的隐含波动率 - 看跌期权的隐含波动率
  • 如果结果为正数，表示看涨情绪更强。
  • 如果结果为负数，表示看跌情绪更强。

当然，你也可以尝试其他方法，比如相除（/）或者更复杂的比率，但这取决于你的具体 Alpha 策略。在大多数情况下，直接相减就能给你提供一个清晰的方向性信号。