Estratégias de negociação para explorar o sentimento de notícias

Estratégias de negociação para explorar o sentimento de blog e notícias.
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Pós-navegação.
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Estratégias de negociação para explorar o sentimento das notícias
Usamos dados quantitativos de notícias gerados por um sistema de análise de notícias de processamento de linguagem natural (PNL) em larga escala para realizar um estudo abrangente sobre como a freqüência de notícias, a polaridade de sentimentos e a subjetividade de uma empresa antecipam ou refletem seus volumes de negociação de ações e retornos financeiros. Nossa análise fornece evidências concretas de que os dados de notícias são altamente informativos, como sugerido anteriormente na literatura - mas nunca estudamos em nossa escala de mais de 500 jornais diariamente por mais de quatro anos. Com base em nossas descobertas, damos uma estratégia de negociação neutra no mercado baseada em notícias que fornece retornos consistentemente favoráveis ​​com baixa volatilidade ao longo de um período de quatro anos (2005-2008). Nossos resultados são significativos para confirmar o desempenho dos métodos gerais de análise de opinião sobre domínios e fontes amplos.
Desculpe, não podemos fornecer o texto completo, mas você pode encontrá-lo nos seguintes locais: citeseerx. ist. psu. edu/v. (ligação externa) cs. sunysb. edu/%7Ewb. (link externo)
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Existe uma razão para isso, ou uma maneira de reindexar?
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Por favor, me dê a sugestão sobre isso.
O que vocês pagam por boas sugestões que aumentam a receita porque eu tenho uma que é garantida para fazer $. Me avise se estiver interessado.
O que vocês pagam por boas sugestões que aumentam a receita porque eu tenho uma que é garantida para fazer $. Me avise se estiver interessado.
Por favor, envie para desindexação.
Por favor, envie o link '410' para desindexação. Obrigado.
diga trump a tempo de imposto todo o mundo doa 1 dólar como patos ilimitado e.
como eles fazem para patos ilimitados e os fundos quando eles correm para o escritório?
Pare de ser um traidor para o nosso país. Whoo nomeou você para ser Juiz e Júri re Trump.
Quem nomeou você como juiz e jurado do presidente Trump?
Não é fácil dar um comentário.
Mantenha a verdadeira notícia que é muito importante. Trunfos *** a vida antes de ele ser presidente não é importante hoje, quando ele nem estava no cargo. Rússia, China, militares, comércio, protegendo a fronteira que eu vivo precisando da parede etc é o que é importante. A mídia não achava que era importante quando outros presidentes estavam fazendo negócios enquanto estavam no cargo, como os Kennedy, Clinton e outros. Ele mostra que você está alvejando Trump, que não é isso que os relatórios devem fazer. Também você sabe que eu pareço lembrar quando Obama disse que ele usou o Facebook etc a máquina eletrônica para ajudá-lo a ser eleito e como eles eram espertos e eu pensei a mesma coisa, mas agora, quando é Trumps campanha usando isso que está errado. Você não consegue ver porque está perdendo os espectadores? Você não está sendo tarifa. Como sobre as coisas importantes nas notícias que afetam nossa segurança (defesa, proteção de nossas fronteiras, negócios para empregos, dinheiro em nossos livros de bolso, quem no congresso estava por trás deles recebendo um aumento, etc.) O que é coisas que queremos saber.
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Otimização da programação genética para uma estratégia de negociação baseada na força do feedback do sentimento.
Steve Y. Yang, Sheung Yin Kevin Mo, AnqiLiu, Andrei A. Kirilenko Uma versão deste documento pode ser encontrada aqui Quer ler nossos resumos de artigos sobre finanças acadêmicas? Confira nossa categoria de pesquisa acadêmica.
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Quais são as questões de pesquisa?
Com base na evidência de que os tweets são mais rápidos que as notícias na revelação de novas informações de mercado, mas essa notícia é considerada uma fonte mais confiável de informações, os autores propõem uma estratégia de negociação superior baseada na força de feedback do sentimento entre as notícias e os tweets.
Ao estudar um total de 1.271.308 mensagens de tweets de um grupo seletivo de usuários entre a Comunidade Financeira do Twitter (aqueles com maior centralidade entre os determinantes para fornecer o sinal mais significativo para explicar os retornos do mercado) e 678.378 artigos de 2420 provedores distintos (via Northern Light SinglePoint portal) no mercado de ações dos EUA de 2012 a 2015, eles investigam se:
É possível explorar os efeitos de interação entre duas fontes de informação, tweets e notícias e construir um indicador baseado em sentimentos que utiliza o conceito de “força de feedback” para formular estratégias de negociação lucrativas (o benchmark é comprar e manter o SP500 ETF)? A otimização da programação genética pode ajudar a formular um sistema de negociação dinâmico e adaptativo (para condições de mercado recentes)?
Quais são os insights acadêmicos?
Com a ressalva, comum a muitos estudos que exploram dados não estruturados, do curto período de tempo estudado e da falta de múltiplos testes fora da amostra, eles encontram o seguinte:
SIM - os autores descobriram que a estratégia baseada em força de feedback de sentimento otimizado combina artigos de notícias de negócios publicados um dia atrás e mensagens de tweets geradas pela comunidade financeira do Twitter dois dias atrás. Sua combinação produz o melhor desempenho em termos da taxa de Sterling e a porcentagem de negociações vencedoras. SIM - Os autores conduzem 1000 experimentos com três grupos de indicadores (apenas indicadores de sentimento, combinação de indicadores técnicos e de sentimento, apenas indicadores técnicos) e descobrem que a única estratégia de indicador de sentimento é superior tanto ao indicador técnico quanto à abordagem combinada durante todo o período. período (2012-2015) e fora do período de amostragem (2013-2015)
Os autores incluem os custos de transação na análise, assim como controlam as preocupações de superaquecimento.
Os autores introduzem uma estrutura que explora o impulso "conjunto" de notícias e sentimentos dos tweets. Os resultados sugerem que o sentimento de notícias e tweets pode ser considerado como uma valiosa fonte de informação na construção de sistemas de negociação.
Pesquisas futuras podem aplicar essa estrutura em horizontes mais longos, bem como nos mercados internacionais, para testar a robustez. AA tem alguns posts antigos em tweets e finanças aqui, aqui e aqui.
O gráfico mais importante do documento:
Os resultados são resultados hipotéticos e NÃO são um indicador de resultados futuros e NÃO representam retornos que qualquer investidor realmente atingiu. Índices não são gerenciados, não refletem taxas de administração ou negociação e não se pode investir diretamente em um índice.
Este estudo é motivado pelas descobertas empíricas de que as notícias e as mensagens no Twitter das mídias sociais (tweets) exibem poder preditivo persistente sobre o movimento do mercado financeiro. Com base na evidência de que os tweets são mais rápidos que as notícias revelando novas informações de mercado, enquanto as notícias são consideradas uma fonte de informação mais confiável do que os tweets, propomos uma estratégia comercial superior baseada na força de feedback entre as notícias e os tweets usando programação genérica. método de otimização. A principal intuição por trás dessa abordagem baseada na força do feedback é que o impulso conjunto das duas séries de sentimentos leva a sinais significativos do mercado, que podem ser explorados para gerar lucros comerciais superiores. Com o trade-off entre a velocidade da informação e sua confiabilidade, este estudo visa desenvolver uma estratégia de negociação ideal usando a força de feedback do sentimento dos investidores com o objetivo de maximizar o retorno ajustado ao risco medido pela taxa de Sterling. Descobrimos que as estratégias baseadas no feedback do sentimento geram retornos de mercado superiores com baixo rebaixamento máximo no período de 2012 a 2015. Em comparação, as estratégias baseadas no indicador de retroalimentação geram mais de 14,7% de taxa de libra esterlina em comparação com 10,4% e 13,6% estratégias baseadas em indicadores técnicos e a estratégia básica de comprar e manter, respectivamente. Após considerar os custos de transação, a estratégia baseada no indicador de sentimento supera a estratégia baseada em indicadores técnicos de forma consistente. O backtesting mostra que a vantagem é estatisticamente significativa. O resultado sugere que o indicador de feedback do sentimento fornece suporte no controle da perda com menor rebaixamento máximo.
As opiniões e opiniões aqui expressas são de responsabilidade do autor e não refletem necessariamente as opiniões da Alpha Architect, suas afiliadas ou seus funcionários. Nossas divulgações completas estão disponíveis aqui. As definições de estatísticas comuns usadas em nossa análise estão disponíveis aqui (na parte inferior). Junte-se a milhares de outros leitores e assine o nosso blog. Este site não fornece informações sobre nossos valores ETFs ou nosso momentum ETFs. Por favor, consulte este site.

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