数据是量化投资的根本，传统的量价数据、基本面数据已经被玩坏的时候，越来越多的机构意识到另类数据的重要性。说到另类数据，卫星数据、GPS数据、航运数据等另类数据届的高富帅就会浮现在小伙伴的脑海里。今天小编不谈高富帅，小编准备带大家捋一捋另类数据界的元老：新闻分析数据。看看国内外有哪些主要的数据提供商，以及各家数据的异同。
7月下旬，J.P. Morgan（摩根大通）就基于关A股情绪写了一篇相关的研究报告（这里下载报告）。今天，公众号刚刚拿到了JPMorgan最新撰写的一篇基于A股情绪的量化报告。相对于上一篇来说，本篇报告不仅基于新闻分析数据构建了市场维度的情绪指数，还基于该情绪指数发出的交易信号进行了一系列测试。
在熙熙攘攘的金融世界里，永不停息的市场波动，数字就是王道。 有一家投资公司，试图利用AI人工智能掌握定性信息的变异数，用以分析诡谲多变的市场冲击者：也就是媒体新闻。 位于多伦多的Triumph Asset Management公司(最近刚改组为Amadeus Investment Partners)，正利用深度学习技术来开发财经新闻分析这个领域，系统每天可以分析成千上万则新闻，目标是期望更准确预测市场方向，帮助投资决策。 老派作风已不合时宜 多年以来，成群的分析师以人力爬梳所有相关的新闻文章，提出针对特定公
运用主流自然语言分词库及Fastdata极数自研严肃新闻分析引擎 Fastcore，对央视《新闻联播》内容进行了语义识别、分词、统计、处理等。在本报告的撰写中对部分人名，敏感词进行了灰度处理。
传统的股票时间序列预测主要依赖统计和计量经济学方法，如自回归滑动平均模型（ARMA-GARCH）、向量自回归模型（VAR）、状态空间模型、扩散模型和误差修正向量模型（VECM）。这些模型通过识别金融系列中的模式和波动性，对市场进行分析和预测。随着机器学习的发展，决策树、支持向量机（SVM）等方法逐渐受到重视。近年来，深度学习技术如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的应用显著提升了股票时间序列预测的精度和效率。GPT-3、GPT-4和LLaMA等大型语言模型在解析复杂数据关系方面表现出色，推动了时间序列数据转化为文本序列的创新。
本文将给大家介绍机器学习和数据科学领域 10 个全球知名的免费公开课！这些课程遵循的学习路线从机器学习入门到深入学习，再到自然语言处理等。
本文全面解析了新闻抓取的个中门道，包括新闻抓取的好处和用例，以及如何使用Python创建新闻报道抓取工具。
量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
周三（4月26日）美市中，根据 Coin Metrics，比特币上涨8%至29,828.25美元。以太币上涨6%至1,957.02美元。
今天，公众号刚刚通过ChinaScope（数库）拿到了J.P. Morgan（摩根大通）关于中国A股市场的量化研究报告：
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新华网上海12月21日电（记者 刘胜男 曹素妨） 由新华网主办，新智元人工智能智库等协办的“感知未来”——首届“智能+”传媒超脑论坛12月20日在上海举办。由生物传感、机器学习、语音智能等智能技术顶级
我们平时接触最多的就是各类媒体的新闻报道，他们向读者或观众传输他们的想法，而各个媒体都有他们自己的立场，根据他们自己的偏见，从而对同一件事的报道可能有不同的措辞，从而对观众的想法产生影响。
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号独家撰写 感谢ChinaScope对本文提供数据支持 核心观点 本文在Qlib已实现的图神经网络模型GATs上进行改进，引入以基于数库SmarTag新闻分析数据的共现矩阵作为显性图关系； 实证
首先来一个简单的问题，“乔布斯”和“苹果”这两个词有关联吗？如果有，有多大的相关度？ 背景介绍 传统的文档相关度一般是基于特征提取所得的向量相关度，而词语相关度也经常在不少实际应用中涉及到。对于要比较的两个词语，相对于仅仅在“相等”和“不等”这两者间做一个选择，更好的方法应当是对相关度的大小作一个数值性刻画。如果“1”对应完全相关，“0”对应完全不相关（当然也可以将相关度最小值设为-1），那么可以用“0”至“1”之间的一个浮点数来刻画两个词语的相关度。 衡量两个词语的相关度一般通过比较其上下文环境来实现，
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
面对一个全世界受到生命威胁的传染疾病，面对一场全中国需要紧急封闭的疫情危机，科学家们没有选择恐惧武汉，没有选择指责疫区同胞，他们团结起来，用科技救国，用科技救人。
▪ 本文利用新闻数据，以全量公司（上市+非上市）为节点，以共同出现在新闻中为边，构建了新闻共现网络，并对其做社群检测；
随时随地的网络接入、智能廉价的电子设备、巨量增长的移动应用，正在掀起一场移动互联网的革命。在这个全新的数字世界里，信息生产成本降低使之爆炸式增长，媒体介质和技术的发达加速了信息流通，便捷的信息获取手段则激活了人类对信息消费需求。 世界被卷入其中这一波移动浪潮，新闻和搜索引擎也不例外。 新闻的本质归根结底是信息的生产、传播和消费。新闻具备的显著特征将其与普通信息区分开来。正如新闻巨子范长江对新闻的定义：“广大群众欲知应知而未知的重要事实”。这体现了新闻信息应该及时、真实和简洁的特点。这些特点对新闻的生产（采集
数据猿导读 荣之联发布智慧新闻软件iNews，打造优质内容聚合平台；中国大数据和人工智能产业分析平台正式上线；佛山市云计算大数据协会揭牌成立……以下为您奉上更多本周大数据热点事件。 作者 | abby
面向大数据时代，公安机关将“智慧公安”作为“服务型公安”转型的密钥，取得了“智慧公安”建设的阶段性成就。公安机关是维护城市公共安全的主要力量，其应当以互联网、人工智能、云计算、物联网等技术为支撑，将设备与技术互联化、物联化、智能化，使公安系统各功能模块协调运作，建立以公安机关为核心的多部门协同管理防控新模式。
之前了解杨杰博士是从导师那里得知的，模模糊糊，当时也只是知道这个名字而已，谁知道几个月后自己竟然还能作为迎宾亲自去迎接。O(∩_∩)O哈哈~ 路上交流了很多，发现大牛都是这么谦虚，平易近人的吗？
作者：Rob Thomas 和 Jean-François Puget 机器学习由Arthur Samuel在1959年首次定义，即“学习领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下学习”。换言之就是，这就是分析的自动化，从而能够让分析得以大规模应用。 在过去几十年来，分析一直是高度手工操作的行为，分析师基本上都是手动来梳理数千行的表单，现在正由技术变得自动化起来，基本上通过一些简单的按钮就能够实现操作。那么，如果机器学习是在1959年就已经被首次定义，那为什么直到现在才是抓住机会的时候？ 答案很简单：经济因
“老鼠仓”的监控防范与查处，一直都是监管难题。 一位证监会人士就曾经指出，对公募基金公司与从业人员内幕交易的查处存在一定的难度与盲点，这些机构的人通常都比较懂法律，通常在程序上做得很“完善”。 然而，2013年的马乐事件开启了“老鼠仓”稽查的新变化。从此，传统的人工对比对抗“硕鼠”，开始走向“云端”稽查的现代化精细分析，这或也是近期老鼠仓查处频现高潮的原因所在。 “我们的大数据监管现在其实做得很好，都快赶上淘宝的大数据了，能够瞬间比对出账户关系，交易偏好和逻辑，是个"神器"。”一位
随着人工智能技术的持续发展，神经网络的参数数量已经从Alexnet的6000万个增长到OpenAI GPT-3的1750亿个，人工智能已进入大模型时代。ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现，本文将详细介绍智谱AI所推出的GLM-4大模型，分析其背景、性能、应用等。
在信息爆炸的时代，新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言，非常适合用于构建强大的爬虫工具，并用于抓取和分析新闻数据。本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析的实战经验，帮助你掌握这一有用的技能。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
其实最近挺纠结的，有一点点焦虑，因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展，梦想成为一名NLP算法工程师，也正是我喜欢的事，而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷，大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学，硕士起招，如同一个跨不过的门槛，让人望而却步，即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松，但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾，不管怎样，梦还是要有的，万一实现了呢~
在当今信息时代，网络数据的采集和分析对于企业和个人都具有重要意义。本文将介绍基于Python的网络数据采集系统的设计与实现，帮助你构建高效、灵活的数据采集系统，实现对目标网站的自动化数据抓取和处理。
前言：最近一直想做数据采集这块，想到年底了，来个年终总结什么的。所以就想到了爬取学校2017年的校内新闻。基于采集的五百多篇新闻结合Python的WordCloud做出来个词云，可视化新闻图片，根据关
大家好！在当今信息爆炸的时代，了解新闻事件的发展进程和舆论反映对于我们保持对时事的敏感度和了解社会动态至关重要。在本文中，我将与你分享使用Python爬虫追踪新闻事件发展进程和舆论反映的方法，帮助你获取及时、全面的新闻信息。
嗨，亲爱的python小伙伴们，大家都知道Python爬虫是一种强大的工具，可以帮助我们从网页中提取所需的信息。然而，有时候我们需要从新闻网站抓取动态内容，但是有些新闻网站使用了动态内容加载技术使得传统的爬虫方法无法获取完整的新闻内容。在这种情况下，我们可以借助逆向工程技术，结合多线程抓取的方式，来实现对新闻网站动态内容的抓取。本文将向你展示如何使用Python编写一个多线程爬虫，通过逆向工程技术实现对新闻网站动态内容的摘要。废话不多说了，让我们开始吧！
数据采集和分析是当今时代的一项重要技能，它可以帮助我们从互联网上获取有价值的数据，并对其进行处理和挖掘，从而获得有用的信息和洞察。但是，数据采集和分析并不是一件容易的事情，它需要我们掌握各种工具和技术，如爬虫、数据库、编程语言、统计方法、可视化工具等。
爬取新闻评论数据并进行情绪识别的目的是为了从网页中抓取用户对新闻事件或话题的评价内容，并从中识别和提取用户的情绪或态度，如积极、消极、中立等。爬取新闻评论数据并进行情绪识别有以下几个优势：
Python是一种极具可读性和通用性的编程语言。Python这个名字的灵感来自于英国喜剧团体Monty Python，它的开发团队有一个重要的基础目标，就是使语言使用起来很有趣。Python易于设置，并且是用相对直接的风格来编写，对错误会提供即时反馈，对初学者而言是个很好的选择。
在信息爆炸的时代，随着新闻数据的数量不断增长，获取和分析这些数据变得尤为关键。本文将介绍如何构建一个高效的新闻下载器，专门用于从搜狐网（www.sohu.com）检索和下载新闻内容。
尤其是进入2024年之后，整个行业的热度只能用“疯狂”来形容：融资方面，2023年至今的热潮逐渐达到顶峰，许多头部创业公司的估值飙升至数十亿美元；在业务层面，新兴的创业公司与互联网巨头们围绕基础大模型的能力、价格以及前两者所决定的市场份额，展开了激烈的比拼。
Python当下真的很火。Python实战项目，也一直尤为关注，接下来，和大家介绍下十个Python练手的实战项目
首先，我们需要使用Python的第三方库来实现网页内容的爬取。其中，比较常用的库有requests和BeautifulSoup。
网络爬虫在信息获取、数据分析等领域发挥着重要作用，而定时爬虫则可以实现定期获取网站数据的功能，为用户提供持续更新的信息。在Python中，结合Selenium技术可以实现定时爬虫的功能，但如何设置和优化定时爬虫的执行时间是一个关键问题。本文将介绍如何在Python中设置和优化Selenium定时爬虫的执行时间，以及一些优化策略和注意事项。
本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。然后使用 Scikit-learn 工具的 K近邻算法构建 KNN 模型。最后对新闻分类的效果进行了简单的分析。
大数据时代到来，网络数据正成为潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等存储在网页中，这些具有相当大价值的信息不同于传统的结构化数据，属于非结构化数据，需要我们使用一定的技术和方法将其转化为计算机能够理解的特征信息，然后我们才能对其进行分析。这里我们采用python爬虫提取腾讯网站科技新闻的标题，通过文本分析，来进行分析。
电信诈骗猖獗盛行，成为国家的重点打击对象，但是我们身边亲朋好友被骗的悲剧还在屡屡发生。小作者思考也许我们可以从新闻中提取电信诈骗的特征信息，为家里的长辈亲人提个醒，做到防患于为然。 小作者以某新闻网站
【新智元导读】作者PhD时的研究是帮助银行做交易算法，利用人工智能，金融交易的自动化导致大批交易员失业，这其中竟然包括作者的老爸。本文以此为引子，讨论了狭义AI，通用AI，HI+AI，AI对人类工作的影响，以及AI时代的教育问题。 早在2007年，伦敦作为世界金融资本的中心蓬勃发展时，出现了一个称为“算法交易”（algorithmic trading）的新领域。实际上，算法交易是利用人工智能，比任何人的操作都更快地在金融市场进行投资。像搞AI的大多数博士生一样，我那时也在跟银行合作，帮助他们创建自己的交易算
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。支持向量机对线性问题进行处理，能解决非线性分类问题。本文介绍了R语言中的 SVM工具箱及其支持向量机（SVM）方法，并将其应用于文本情感分析领域，结果表明，该方法是有效的。在此基础上，对文本挖掘新闻语料进行情感分类和词云可视化，从视觉上对文本进行情感分析。
下面的这篇文章将手把手教大家搭建一个简单的股票舆情分析系统，其中将先通过金融界网站爬取指定股票在一段时间的新闻，然后通过百度情感分析接口，用于评估指定股票的正面和反面新闻的占比，以此确定该股票是处于利好还是利空的状态。
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