25、基于自然语言处理的交易策略研究

基于自然语言处理的交易策略研究

1. LDA无监督学习示例

LDA（Latent Dirichlet Allocation）在主题建模中应用广泛，因其能生成人类可解读的有意义主题，为新文档分配主题，且具有可扩展性。其工作原理基于一个关键假设：文档生成时先选择主题，再为每个主题选择一组词汇，算法通过逆向工程找出文档中的主题。

以下是一个使用LDA进行主题建模的代码示例：

sentences = [
    'The stock price of google jumps on the earning data today',
    'Google plunge on China Data!'
]
# 获取词袋
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer(ngram_range=(1, 1), stop_words='english')
sentences_vec = vect.fit_transform(sentences)
# 在词袋上运行LDA
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=3)
lda.fit_transform(sentences_vec)

输出结果如下：

array([[0.0428324