量化交易中文本分类核心是结果稳定、可回测、能落地，需明确标签体系、用结构化接口获取带时间戳文本、优先选用TextCNN等轻量模型并保留规则基线、输出带置信度与时间戳的信号接入策略引擎，稳比快重要，可解释比黑盒重要，能回测比准重要。
量化交易中做文本分类，核心不是追求NLP模型有多先进，而是让分类结果稳定、可回测、能落地到交易决策。下面是一个从原始文本到策略信号的完整流程，聚焦实操关键点，不讲空理论。
一、明确分类目标和标签体系
文本分类在量化里必须服务于具体交易逻辑。比如：
- 新闻情感分类：正面/中性/负面（用于事件驱动策略）
- 公告类型识别：分红、减持、并购、业绩预告（用于因子触发）
- 研报评级判断：买入/增持/中性/减持（用于多空信号聚合）
重点是标签要有明确的市场含义，且人工标注样本足够区分交易影响方向。别用“情绪得分”这种连续值——回测难对齐，实盘难阈值化。
二、数据获取与轻量清洗
优先用结构化接口获取带时间戳的原始文本，例如：
清洗只做必要动作：去HTML标签、删重复段落、截断超长文本（如>2000字直接截前512词）、统一编码。不用做分词或停用词过滤——现代预训练模型自己处理更稳。
三、模型选择与快速验证
不推荐从头训练BERT。实盘建议走“小模型+强特征”路线：
- 入门用red">TextCNN或FastText：训练快、显存低、对金融短文本泛化好
- 进阶用FinBERT或RoFormer-Sim微调：中文金融语境适配强，只需200~500条标注样本
- 永远保留一个关键词规则基线（如“终止”+“重组”→并购失败类），用于bad case兜底和归因
验证时不只看准确率，重点看类别召回率和时序稳定性：同一公司连续3天公告被分到不同类别？说明模型漂移，需加时间衰减权重或重标样本。
四、对接量化系统与信号生成
分类结果不是终点，要变成可执行的信号：
- 输出必须带置信度和发布时间（毫秒级），用于后续信号去重和延迟控制
- 按股票代码+时间戳存入本地SQLite或Redis，供策略引擎实时查表（别每次调API）
- 示例信号逻辑：若某股当日出现≥2条“高管增持”且平均置信度>0.85，则次日开盘买入，持仓3日
上线前务必用历史文本重跑一遍，对比人工复核结果，误差率>15%就先别上实盘。
基本上就这些。文本分类在量化里不是炫技环节，而是把非结构化信息翻译成机器可读、策略可响应的确定性输入。稳比快重要，可解释比黑盒重要，能回测比准重要。
