看AI来怎么做ETF基金的分类?

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事情是这样子的，最近想要好好研究一下ETF轮动的量化策略，但是目前市场上有将近1500多只ETF基金，实在是太多太杂乱了~



于是首先要做的是做一个ETF基金的分类，基金代码上面看是没有什么区别的，就想着从基金的名称入手。



豆包就给了我一个下图的分类，能够大概来分开宽基、行业、跨境、债券、商品等ETF类型。





通过豆包的分类和代码加持，很快就可以搞定ETF基金分类的问题，但是笔者在复核数据的时候发现，因为含有“科创”两个字，所以部分在科创板、创业板选股的某些主题ETF被纳入到宽基指数中去了，这个明显是不对的。



于是继续扣豆包，提问如下图所示：



AI很快就给了答案：3层优化逻辑：

①优先匹配行业ETF，以科创半导体为例，先行业，把半导体筛出了，剩下的就只有科创板了，就能很好纳入宽基ETF中去。②精细化关键词分组，③双维度日志标注





在精细化关键词分组这点上，可以优化自己的关键词，比如说这两年发行了一个叫做“现金流ETF基金”，但是货币ETF基金的名称大多是含现金的，有了这个重要性排序，就可以把现金流ETF从“货币ETF”中分离出来。







最后生成的效果如下：



并且生成了日志，可以在Excel中查看，个别关键词没有筛选到的，可以在代码里加上，重新运行。




从下图看大多数ETF分类都是正确了的，只是ETF基金现在跟踪同一指数的也多，还需要进一步细化筛选成交量稍微大些的ETF来做策略~



大数据时代，AI给我们能提供很多很多帮助，做量化策略也更加容易了，都快去试试吧~没有开通量化交易软件的可以联系我哦~




好了，今天的分享到这里了，欢迎来交流~手续费很优惠的~~~







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作者：微信文章