摩根大通：大数据与AI策略：AI在量化投资中的应用

原标题：Big Data and AI Strategies：Use Cases for AI in Quantitative Investing

摘要

本报告由摩根大通大数据与AI策略团队撰写，系统介绍了AI在量化投资中的多个应用场景。核心工具包括BuzzMiner，该工具每月处理约400万篇新闻文章，并过滤至约2万篇市场相关文章，用于检测和追踪全球新闻中的新兴主题。报告展示了如何利用自然语言处理（NLP）进行主题投资，包括实体识别、情绪分析和主题聚类。此外，报告介绍了Mariner系统，用于追踪宏观风险（如通胀、衰退）的新闻提及量和情绪，并计算其对VIX的敏感性。最后，报告提出了一种基于Ornstein-Uhlenbeck过程的配对交易框架，相比传统Z-score方法，该框架在MSCI World组合上取得了更高的累计收益。报告还展示了通过提示工程（Prompt Engineering）对新闻主题进行摘要和实体情绪分析，例如对乌克兰/俄罗斯冲突主题中涉及的公司（如BP、Shell、McDonald's等）进行了情绪标注。

主要观点

• BuzzMiner每月从LexisNexis获取约400万篇新闻文章，并过滤至约2万篇市场相关文章，用于主题检测。
• 主题聚类使用BERT嵌入和HDBSCAN算法，将相似上下文的话题映射到相近位置。
• 每个主题计算强度、情绪、新颖性和年龄，并分类为新兴、持续或消退。
• 以乌克兰/俄罗斯战争主题为例，该主题持续存在，情绪普遍负面，但近期提及强度上升且情绪有所改善。
• 通过提示工程，可对新闻主题进行摘要、实体识别和情绪分析，例如列出乌克兰/俄罗斯冲突主题中提及的公司及其情绪。
• Mariner系统追踪25个宏观风险类别（300个术语）的新闻提及量和平均情绪，例如通胀风险在2021-2022年明显上升。
• 每个风险类别对VIX的敏感性被测试，显著正相关的类别标记为“关注类别”，并计算其对推断风险模型的贡献。
• 配对交易框架使用Ornstein-Uhlenbeck过程建模价差，相比传统Z-score方法，在MSCI World组合上累计收益更高。
• 配对交易信号包括传统Z-score和OU S-score，入场条件为分数超过阈值，出场条件为分数回归至退出阈值或止损。
• 报告展示了BuzzMiner在过去两年（2022年中至2024年中）的新闻主题聚类，例如俄罗斯-乌克兰冲突主题的摘要和关键词。

论述逻辑

报告首先介绍BuzzMiner工具，说明如何通过NLP从海量新闻中提取主题并追踪其强度、情绪等指标。然后展示如何将这些主题应用于宏观风险监测（Mariner系统），通过计算各主题对VIX的敏感性来量化市场风险。最后，将主题情绪信号融入量化策略，提出基于OU过程的配对交易框架，并通过回测验证其优于传统方法。整体逻辑是从数据采集、主题提取到风险建模和策略应用。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。