江湖车侠|| 万字长文，统计学家范剑青：把 AI 学习金融，变为现实( 八 )
如果你只是做最佳随机预测（BRG） ， 基本正确率是50%左右 。 如果你做逻辑回归（LR） ， 大概是在55%左右 。 如果做EN ， 大概也是55%左右 。 如果用随机森林（RF） ， 你可以达到59%左右 。 GBT和FNN都差不多是59%左右 。 换句话说 ， 机器学习的确有优势 。
， 得到一个100万x200的矩阵 。 如果这个文章的褒贬程度是百分百正 ， 这个单词出现的概率是多少？如果是百分百负的话 ， 这个单词出现概率多少？如果这第i个文章的褒贬程度是
的话 ， 这个单词出现概率则是它们两个概率的加权平均 。
这样第i个文章中S词汇出现的次数服从多项分布
， 其中
表示S词汇在百分之百正的文章中出现的概率 ，
表示S词汇在百分之百负的文章中出现的概率 。 最后给定一个短文或者新闻 ， 假设这个股票涨或者降与这篇文章对股票的褒贬程度
的关系呈单调性 。 这是我们的模型 。
如果我们用最简单的相关筛选方法来做 ， 看每个单词跟正回报之间的相关性是多少 ， 做一个简单的扫描我们的文件集 ， 我们大概扫描出100-200个词左右 。 这100-200个词里频率出现最高的有比如rally、undervalue等都是正面词汇 。 相似的 ， blame、shortfall、fall等都是负面的词汇 。
我们用很简单的方法 ， 比如你选top100个词汇 ， 然后再选bottom100个词汇 ， 就是褒义和贬抑的单词200个词左右 。
等于出现在百分百是正的文章概率是多少 ， 以及出现在百分百是负的文章概率是多少的加权平均 ， 这是常用的主题建模（topicmodeling） 。 写成矩阵P大小为100万乘2 ， 以及θ为2乘200 。 如果你给我每篇文章的情绪或者褒贬程度P ， 我就能够把θ求出来 ， 即把词义学习出来 。
， 我们就可以学习情绪θ ， 学习了情绪后 ， 对未来新的文章就很容易给出一个分数 。 已经知道未来文章的200个词的词义 ， 唯一不知道的是这篇文章能打几分 。 因为我们有MultinomialModel ， 所以就很容易把
用极大似然法求出来 。 把它求出来 ， 这篇文章就有新的分数 。
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