J.P. 摩根大数据与人工智能战略：基于全球新闻专线的上下文自然语言处理情绪信号

这篇研报的主要内容是关于使用全球新闻专线的上下文NLP情绪信号来创建股票投资组合策略。传统的NLP方法通常使用词袋/字典来获取情感信号，但这些模型在实践中存在许多局限性。上下文NLP采用整段文本来理解上下文，更像人类的行为。作者使用公司新闻专线数据创建了具有令人印象深刻的回测结果的系统股票投资组合策略，并发现上下文NLP因素是最强劲的信号之一。此外，作者还发现NLP因素与传统的量化因素（价值、动量等）相结合时，可以提高风险调整后的表现，并降低最大回撤。