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WorldQuant? Word Count!

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如果你去商场逛，你会发现，销量最好的店和最好的商品总是占据人气中心。对股票来说也是一样，被新闻和社交媒体频频提起的个股，往往更容易获得更大的成交量。

如果一支个股获得了人气，那它的成交量一定很大，两者之间有强相关关系。但是，成交量落后于人气指标。当一支个股成交量开始放量时，有可能已经追不上了（涨停）。如果我们能提前发现人气指标，就有可能获得提前介入的时机。

那么具体怎么操作（建模）呢？

我们首先讲解一点信息检索的知识，然后介绍如何运用统计学和信息检索的知识，来把上述问题模型化。

TF-IDF

TF 是 Term Frequency 的意思。它是对一篇文档中，某个词语共出现了多少次的一个统计。IDF 则是 Inverse Document Frequency 的意思，大致来说，如果一个词在越多的文档中出现，那么，它携带的信息量就越少。

比如，我们几乎每句话都会用到『的、地、得』，这样的词几乎在每个语境（文档）中都会出现，因此就不携带信息量。新闻业常讲的一句话，狗咬人不是新闻，人咬狗才是新闻，本质上也是前者太常出现，所以就不携带信息量了。

最早发明 TF-IDF 的人应该是康奈尔大学的杰拉德·索尔顿（康奈尔大学的计算机很强）和英国的计算机科学家卡伦·琼斯。到今天，美国计算机协会（ACM）还会每三年颁发一次杰拉德·索尔顿奖，以表彰信息检索领域的突出贡献者。

TF-IDF 的构建过程如下：

假如我们有 3 篇文档，依次是：

1. 苹果 橙子 香蕉
2. 苹果 香蕉 香蕉
3. 橙子 香蕉 梨

看上去不像文档，不过这确实是文档的最简化的形式--就是一堆词的组合（在 TF-IDF 时代，还无法处理词的顺序）。在第 1 篇文档中，橙子、香蕉和苹果词各出现 1 次，每个词的 TF 都记为 1，我们得到：

TF_1 = {
    '苹果': 1/3,
    '香蕉': 1/3,
    '橙子': 1/3,
}

在第二篇文档中，苹果出现 1 次，香蕉出现 2 次，橙子和梨都没有出现。于是得到：

TF_2 = {
    '苹果': 1/3,
    '香蕉': 2/3,
}

第三篇文档中，TF 的计算依次类推。

IDF 实际上是每个词的信息权重，它的计算按以下公式进行：

\[ \text{IDF}(t) = \log \left( \frac{N + 1}{1 + \text{DF}(t)} \right) + 1 \]

1. DF：每个词在多少篇文档中出现了。
2. N 是文档总数，在这里共有 3 篇文档，所以\(N=3\)
3. 公式中，分子与分母都额外加 1，一方面是为了避免 0 作为分母，因为\(DF(t)\)总是正的，另外也是一种 L1 正则化。这是 sklearn 中的做法。

这样我们可以算出所有词的 IDF：

\[ 苹果 = 橙子 = \log \left( \frac{4}{2+1} \right) + 1 = 1.2876 \]

\[ 梨 = \log \left( \frac{4}{1+1} \right) + 1 = 1.6931 \]

因为梨这个词很少出现，所以，一旦它出现，就是人咬狗事件，所以它的信息权重就大。而香蕉则是一个烂大街的词，在 3 篇文档中都有出现过，所有我们惩罚它，让它的信息权重为负：

\[ 香蕉 = \log \left( \frac{4}{3+1} \right) + 1 = 1 \]

最后，我们得到每个词的 TF-IDF：

\[ TF-IDF=TF\times{IDF} \]

这样我们以所有可能的词为列，每篇文档中，出现的词的 TF-IDF 为值，就得到如下稀疏矩阵：

	苹果	香蕉	橙子	梨
文档 1	1.2876/3	1/3	1.2876/3	0
文档 2	1.2876/3	1/3 * 2	0	0
文档 3	0	1/3	1.2876/3	1.6931/3

在 sklearn 中，最后还会对每个词的 TF-IDF 进行 L2 归一化。这里就不手动计算了。

我们把每一行称为文档的向量，它代表了文档的特征。如果两篇文档的向量完全相同，那么它们很可能实际上是同一篇文章（近似。因为，即使完全使用同样的词和词频，也可以写出不同的文章。

比如，『可以清心也』这几个字，可以排列成『以清心也可』，也可以排列成『心也可以清』，或者『清心也可以』，都是语句通顺的文章。

在实际应用中，我们可以使用 sklearn 的 TfidfVectorizer 来实现 TF-IDF 的计算：

import pandas as pd
def jieba_tokenizer(text):
    return list(jieba.cut(text))

d1 = "苹果橙子香蕉"
d2 = "苹果香蕉香蕉"
d3 = "橙子香蕉梨"

vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer = jieba_tokenizer)
matrix = vectorizer.fit_transform([d1, d2, d3])

df = pd.DataFrame(matrix.toarray(), columns = vectorizer.get_feature_names_out())
df

	梨	橙子	苹果	香蕉
0	0.000000	0.619805	0.619805	0.481334
1	0.000000	0.000000	0.541343	0.840802
2	0.720333	0.547832	0.000000	0.425441

结果与我们手工计算的有所不同，是因为我们在手工计算时，省略了计算量相对较大的L2归一化。

从上面的例子可以看出，TF-IDF 是用来提取文章的特征向量的。有了这个特征向量，就可以通过计算余弦距离，来比较两篇文档是否相似。这可以用在论文查重、信息检索、比较文学和像今日头条这样的图文推荐应用上。

比如，要证明曹雪芹只写了《红楼梦》的前87回，就可以把前87回和后面的文本分别计算TF-IDF，然后计算余弦距离，此时就能看出差别了。

又比如，如果用TF-IDF分析琼瑶的作品，你会发现，如果去掉一些最重要的名词之后，许多她的文章的相似度会比较高。下面是对《还珠格格》分析后，得到的最重要的词汇及其TF-IDF：

紫薇: 0.0876
皇帝: 0.0754
尔康: 0.0692
皇后: 0.0621
五阿哥: 0.0589
容嬷嬷: 0.0573
小燕子: 0.0556
四阿哥: 0.0548
福晋: 0.0532
金锁: 0.0519

跟你的印象是否一致？但是，TF-IDF的分析方法，在量化交易中有何作用，目前还没有例证。

讲到这里，关于 TF-IDF 在量化交易中的作用，基本上就讲完了。因为，接下来，我们要跳出 TF-IDF 的窠臼，自己构建因子了！

word-count 因子

根据 TF-IDF 的思想，这里提出一个 word-count 因子。它的构建方法是，通过 tushare 获取每天的新闻信息，用 jieba 进行分词，统计每天上市公司名称出现的次数。这是 TF 部分。

在 IDF 构建部分，我们做法与经典方法不一样，但更简单、更适合量化场景。这个方法就是，我们取每个词 TF 的移动平均做为 IDF。这个IDF就构成了每个词的基准噪声，一旦某天某个词的频率显著大于基准噪声，就说明该公司上新闻了！

最后，我们把当天某个词的出现频率除以它的移动平均的读数作为因子。显然，这个数值越大，它携带的信息量也越大，表明该词（也就是该公司）最近在新闻上被频频提起。

获取新闻文本数据

我们可以通过 tushare 的 news 接口来获取新闻。 这个方法是：

news = pro.news(src='sina', 
                date=start,
                end_date=end,
)

我们把获取的新闻数据先保存到本地，以免后面还可能进行其它挖掘：

Attention

即使是高级账号，tushare对每天能调用的新闻条数也是有限制的。所以，请在您本地安装tushare, 申请高级账号来运行以下代码，不要在Quantide Reseach环境中运行！！

运行代码前，需要指定data_home变量，以便将news保存到本地。

```python
def retry_fetch(start, end, offset):
    i = 1
    while True:
        try:
            df =pro.news(**{
                "start_date": start,
                "end_date": end,
                "src": "sina",
                "limit": 1000,
                "offset": offset
            }, fields=[
                "datetime",
                "content",
                "title",
                "channels",
                "score"])
            return df
        except Exception as e:
            print(f"fetch_new failed, retry after {i} hours")
            time.sleep(i * 3600)
            i = min(i*2, 10)

def fetch_news(start, end):
    for i in range(1000):
        offset = i * 1000
        df = retry_fetch(start, end, offset)

        df_start = arrow.get(df.iloc[0]["datetime"]).format("YYYYMMDD_HHmmss")
        df_end = arrow.get(df.iloc[-1]["datetime"]).format("YYYYMMDD_HHmmss")
        df.to_csv(os.path.join(data_home, f"{df_start}_{df_end}.news.csv"))
        if len(df) == 0:
            break

        # tushare 对新闻接口调用次数及单次返回的新闻条数都有限制
        time.sleep(3.5 * 60)
```

在统计新闻中上市公司出现的词频时，我们需要先给 jieba 增加自定义词典，以免出现分词错误。比如，如果不添加关键词『万科 A』，那么它一定会被 jieba 分解为万科和 A 两个词。

增加自定义词典的代码如下：

def init():
    # get_stock_list 是自定义的函数，用于获取股票列表。在 quantide research 环境可用
    stocks = get_stock_list(datetime.date(2024,11,1), code_only=False)
    stocks = set(stocks.name)
    for name in stocks:
        jieba.add_word(name)

    return stocks

这里得到的证券列表，后面还要使用，所以作为函数返回值。

接下来，就是统计词频了：

def count_words(news, stocks)->pd.DataFrame:
    data = []
    for dt, content, _ in news.to_records(index=False):
        words = jieba.cut(content)
        word_counts = Counter(words)
        for word, count in word_counts.items():
            if word in stocks:
                data.append((dt, word, count))
    df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'word', 'count'])
    df["date"] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('date', inplace=True)

    return df

tushare 返回的数据共有三列，其中 date, content 是我们关心的字段。公司名词频就从 content 中提取。

然后我们对所有已下载的新闻进行分析，统计每日词频和移动均值：

def count_words_in_files(stocks, ma_groups=None):
    ma_groups = ma_groups or [30, 60, 250]
    # 获取指定日期范围内的数据
    results = []

    files = glob.glob(os.path.join(data_home, "*.news.csv"))
    for file in files:
        news = pd.read_csv(file, index_col=0)

        df = count_words(news, stocks)
        results.append(df)

    df = pd.concat(results)
    df = df.sort_index()
    df = df.groupby("word").resample('D').sum()
    df.drop("word", axis=1, inplace=True)
    df = df.swaplevel()
    unstacked = df.unstack(level="word").fillna(0)
    for win in ma_groups:
        df[f"ma_{win}"] = unstacked.rolling(window=win).mean().stack()

    return df

最后，完整的代码如下：

Attention

以下代码需要先将新闻数据存在放在变量data_home指定的目录，否则会报错。

import os
import glob
import jieba
from collections import Counter
import time

data_home = "/data/rw/news"
def init():
    stocks = get_stock_list(datetime.date(2024,12,2), code_only=False)
    stocks = set(stocks.name)
    for name in stocks:
        jieba.add_word(name)

    return stocks

def count_words(news, stocks)->pd.DataFrame:
    data = []
    for dt, content, *_ in news.to_records(index=False):
        if content is None or not isinstance(content, str):
            continue

        try:
            words = jieba.cut(content)
            word_counts = Counter(words)
            for word, count in word_counts.items():
                if word in stocks:
                    data.append((dt, word, count))
        except Exception as e:
            print(dt, content)
    df = pd.DataFrame(data, columns=['date', 'word', 'count'])
    df["date"] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('date', inplace=True)

    return df

def count_words_in_files(stocks, ma_groups=None):
    ma_groups = ma_groups or [30, 60, 250]
    # 获取指定日期范围内的数据
    results = []

    files = glob.glob(os.path.join(data_home, "*.news.csv"))
    for file in files:
        news = pd.read_csv(file, index_col=0)

        df = count_words(news, stocks)
        results.append(df)

    df = pd.concat(results)
    df = df.sort_index()
    df = df.groupby("word").resample('D').sum()
    df.drop("word", axis=1, inplace=True)
    df = df.swaplevel()
    unstacked = df.unstack(level="word").fillna(0)
    for win in ma_groups:
        df[f"ma_{win}"] = unstacked.rolling(window=win).mean().stack()

    return df.sort_index(), unstacked.sort_index()

stocks = init()
factor, raw = count_words_in_files(stocks)
factor.tail(20)

这里计算的仍然是原始数据。最终因子化要通过 factor["count"]/factor["ma_30"] 来计算并执行 rank，这里的 ma_30 可以替换为 ma_60, ma_250 等。

跟以往的文章不同，这一次我们没有直接得到好的结果。我们的研究其实多数时候都是寂寞的等待，然后挑一些成功的例子发表而已。毕竟，发表不成功的例子，估计意义不大（很少人看）。

但是这一篇有所不同。我们没有得到结果，主要是因为数据还在积累中。这篇文章从草稿到现在，已经半个月了，但是我仍然没能获取到 1 年以上的新闻数据，所以，无法准确得到每家公司的『基底噪声』，从而也就无法得到每家公司最新的信息熵。但要获得 1 年以上的数据，大概还要一个月左右的时间。所以，先把已经获得的成果发出来。

尽管没有直接的结果，但是我们的研究演示了对文本数据如何建模的一个方法，也演示了如何使用TF-IDF，并且在因子化方向也比较有新意，希望能对读者有所启发。

我们已经抓取的新闻数据截止到今年的 8 月 20 日，每天都会往前追赶大约 10 天左右。这些数据和上述代码，可以在我们的 quantide research 平台上获取和运行。加入星球，即可获得平台账号。