多因子选股模型与基于情绪指数的投资策略对模型的改进的任务书.docx

多因子选股模型与基于情绪指数的投资策略对模型的改进的任务书
任务书
一、题目
多因子选股模型与基于情绪指数的投资策略对模型的改进
二、任务背景
股票投资是当前社会中广泛使用的一种理财方式，而股票投资的成功与否主要受到制定的投资策略和选股模型的影响。目前，传统的投资策略和选股模型已经不能很好地适应市场的变化，因此需要对其进行改进。
随着机器学习和大数据技术的发展，多因子选股模型逐渐成为选股模型的主流之一，它通过挖掘大量的市场因素并构建预测模型来优化选股策略。与此同时，基于情绪指数的投资策略也得到了越来越多的关注，这种策略主要是通过分析投资者情绪的波动来调整投资组合。这两种方法都有其优缺点，因此我们需要将它们结合起来，以期获得更加精确的股票投资策略和选股模型。
三、任务要求及具体步骤
本次研究的主要任务是基于多因子选股模型和基于情绪指数的投资策略来改进现有的选股模型。具体研究步骤如下：
1.搜集相关的市场因素和情绪指数数据，制定数据预处理和挖掘方案；
2.通过建立多因子选股模型来对市场因素进行分析，识别出对股票收益率影响最大的因子；
3.利用基于情绪指数的投资策略来对投资者情绪进行分析，识别出影响投资决策的情绪因素；
4.将分析结果进行相互比较和结合，寻找到相关市场因素和情绪因素之间的关系；
5.根据上述分析结果，改进选股模型，搭建一套效果更好的股票投资策略和选股模型。
四、研究内容
1.搜集相关的市场因素和情绪指数数据，并进行预处理和挖掘分析；
2.建立多因子选股模型，优化选股策略；
3.制定情绪指数分析方案，并分析出影响投资决策的情绪因素；
4.对分析结果进行比较和结合，找出相关性；
5.改进选股模型，搭建一套效果更好的股票投资策略和选股模型。
五、研究进度
本次研究的进度如下：
第一阶段：数据预处理和挖掘，时间：两周；
第二阶段：建立多因子选股模型，时间：两周；
第三阶段：制定情绪指数分析方案，时间：两周；
第四阶段：对分析结果进行比较和结合，时间：两周；
第五阶段：改进选股模型，时间：两周。
总时间：十周。
六、研究成果
本次研究的成果包括以下方面：
1.挖掘出市场因素和情绪因素之间的关系，并提出基于多因子选股模型和基于情绪指数的投资策略的改进方案；
2.改进后的选股模型，效果更好，能够更精确地预测股票市场的表现和投资组合的回报；
3.论文和报告，包括论文正文、整体框架、主要创新点、研究限制等方面的详细介绍。