期货公司研报实战价值几何？（一）

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一、概述金融市场中的数据大体可以分成三类：一是交易行为产生的量价类数据，包括根据量价类数据衍生出来的各项技术类指标、盘口数据等。二是基本面类数据，包括宏观指标、公司的财务、商品的供给需求、产业链上下游公司情况等数据。三是另类数据，包括传递各项信息的声音、图片、文字、视频等非结构化数据乃至卫星定位、地理遥感等数据。例如近期证监会通过卫星等现代科技的帮助查找獐子岛扇贝事件，可视作另类数据在金融市场的成功运用案例。
随着金融市场的竞争日趋激烈，大数据、人工智能等最新的科技手段在金融市场的应用也日益普遍。而这些最新的科技技术都需要庞大的底层数据资产做支持。经典的DIKW模型对此有深刻的阐释，如下图

图1：DIKW模型
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数据来源：中信建投期货                                 数据来源：中信建投期货
整体看，信号稳定性不足，使得策略整体表现有明显下滑。

五、总结作为另类数据——文本在期货市场中的研究尝试，金工团队通过收集整理四家期货公司早报，识别多空情绪，构建交易策略。从测试结果上看，四家期货公司中，我司中信建投期货表现最佳，在三种不同方法下均能获得正收益，并且平均收益率也最高。为更接近真实交易场景，我们进行了滑点及稳定性检验，检验结果表明，原始信号交易频率太高，滑点和滞后期均对策略表现有较明显的影响。下一步我们将继续研究，降低交易频率，使得信号更加稳定。欢迎大家继续关注后续系列研究。