Estratégias de negociação para explorar o sentimento de blog e notícias
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Estratégias de Negociação para Explorar Blog, Notícias & # 038; Sentimento do Twitter (papel)
Acabei de encontrar este documento e queria documentá-lo aqui para que algo voltasse e me testasse, espero que você ache que seja tão interessante quanto eu.
O método possui quatro parâmetros:
Período de Análise do Sentimento & # 8211; Quantos dias de dados de sentimentos anteriores foram usados? Período de retenção & # 8211; Quanto tempo para manter um comércio? Capitalização de mercado & # 8211; A tampa pequena e a tampa grande respondem da mesma forma? Diversificação & # 8211; Quantas ações para ter no portfólio?
Cada um dos parâmetros do modelo comercial também é analisado e seus efeitos explicados. O artigo descreve um algoritmo de negociação baseado no sentimento neutro do mercado que é testado novamente ao longo de um período de cinco anos (2005-2009) e produz alguns retornos excepcionalmente impressionantes de quase 40% em certos anos, dependendo da configuração.
O que eu mais gosto sobre o papel é que o ativo para o comércio é selecionado com base em um critério fixo (ou seja, no topo n sentimentos mais extremos), isso pára efeitos positivos de viés pelo qual o autor poderia apenas apresentar cenários rentáveis / cherry pick the resultados.
O sentimento baseia-se na análise de postagens de notícias, postagens de blog e tweets. Desde que o twitter só surgiu em 2009, os autores tiveram apenas meio ano de dados do Twitter para analisar. Os excelentes resultados deste artigo foram obtidos sem os dados do Twitter usando fontes de notícias e blogs normais.
O artigo mostra que o tamanho do corpus é importante, usando blogs pode ser um método mais barato para coletar um corpus (raspar muitos feeds RSS), enquanto que com o twitter existem limitações para os dados que você pode obter gratuitamente (datafeeds completos começam em $ 3500 por mês. ).
Twitter Trading & # 038; Análise de sentimentos.
Uma ideia padrão na economia comportamental é que as emoções desempenham um papel importante na tomada de decisões e influenciam profundamente o comportamento de um agente. Esta linha de lógica pode ser aplicada ao mercado de ações, movimentos de preços são uma função das emoções dos agentes no mercado.
Em 2011, um artigo de Johan Bollen, Huina Mao e Xiaojun Zeng chamou o humor do Twitter de predizer o mercado de ações, mostra que aplicando a análise de sentimentos a posts no Twitter (tweets) é possível medir a corrente emocional. estado dos agentes. O artigo prossegue argumentando que a emoção do twitter está correlacionada com os movimentos do mercado e, possivelmente, até mesmo com a previsão dos movimentos.
Depois que este documento de referência foi publicado pela primeira vez, vários fundos de hedge tomaram a ideia e produziram fundos de twitter, o fundo de twitter mais conhecido publicamente é administrado pela Derwent Capital.
Eu planejo investigar essa ideia ainda mais neste blog, mas se você quiser começar antes de mim o seguinte deve ser útil:
Estratégias de negociação para explorar o sentimento de blog e notícias.
A razão pela qual eu decidi contar a minha história é o meu desejo de ajudar as meninas que sofrem como eu.
Excelente publicação galantemente)))
Estratégias de Negociação para Explorar Blog e Sentimento de Notícias.
Wenbin Zhang e Steven Skiena.
Departamento de Ciência da Computação, Stony Brook University.
Stony Brook, NY 11794-4400 EUA.
Usamos mídia quantitativa (blogs e notícias como comparação)
dados gerados por um processamento de linguagem natural em larga escala.
(PNL) sistema de análise de texto para executar um abrangente e.
estudo comparativo sobre como o frete de mídia de uma empresa -
a polaridade e a subjetividade do sentimento antecipam ou re -
flecte seus volumes de negociação de ações e retornos financeiros. Nosso.
A análise fornece evidências concretas de que os dados de mídia são altamente.
informativo, como sugerido anteriormente na literatura - mas.
nunca estudei na nossa escala de várias grandes coleções de blogs.
e notícias por mais de cinco anos. Com base em nossas descobertas, nós.
dar uma estratégia de negociação neutra no mercado baseada em sentimentos que.
dá retornos consistentemente favoráveis com baixa volatilidade.
um período de cinco anos (2005-2009). Nossos resultados são significativos em.
confirmando o desempenho do blog geral e notícias sen -
métodos de análise de tendências em domínios e fontes amplos.
Além disso, várias diferenças notáveis entre notícias e.
Os blogs também são identificados neste artigo.
A hipótese do mercado eficiente afirma que o mercado financeiro
kets são "eficientes em termos de informação", o que significa atual.
os preços das ações já refletem todas as informações conhecidas e todas.
fatos ocorridos. Além disso, os preços nos mercados financeiros são
tendencioso e conter toda a sabedoria ou previsões futuras de.
investidores. Portanto, os investidores não podem fazer o excesso de lucro,
é a partir do mercado se as suas estratégias de negociação são baseadas em.
informação conhecida, porque os preços de mercado são eficientes.
coletando e agregando várias informações e mantendo.
mudando sem demora.
No entanto, uma literatura grande e crescente documenta isso.
Os movimentos de indicadores financeiros nem sempre são consis -
tenda com as medidas quantitativas das empresas - fundamen -
tals (por exemplo, Cutler, Poterba e Summers, 1989; Roll, 1988;
c. 2010, Association for the Advancement of Artificial.
Inteligência (aaai). Todos os direitos reservados.
poderia fornecer uma maneira viável e útil para analisar financeira.
Nosso principal objetivo é estudar o relacionamento entre eles.
dados do mercado de ações e dados de mídia lingüística, blogs e.
para o projeto de estratégias de investimento. Nossa principal contribuição -
neste artigo são:
"Estudo Comparativo de Blogs e Notícias" conduzimos um.
estudo comparativo cuidadoso de quatro linguis diferentes -
fontes ticas, i. e. Twitter, Spinn3r RSS blogs, LiveJour -
blogs nal e notícias diárias como uma comparação. Nós -
pare seus sentimentos com ações correspondentes e eval -
uate o desempenho de negociação de ações com o uso dos quatro.
fontes, respectivamente. Nossa análise também descobre muitos.
propriedades distintas entre blogs e notícias. Por exemplo,
As informações de notícias poderiam ser incorporadas nos preços das ações.
instantaneamente (quase no prazo de 1 dia) após o lançamento, enquanto o blog.
Informações como o Twitter serão absorvidas pelo mercado de ações.
com um período de tempo mais longo (cerca de 2 a 3 dias).
"Análise em grande escala", nós damos resultados abrangentes de.
analisando o mercado de ações usando cerca de um terabyte de blog.
e dados de notícias e milhares de empresas diferentes. Este.
A escala de análise nunca foi tentada anteriormente.
correlações sensivelmente significativas entre o volume /
sentimentos e retornos financeiros / volumes de negociação.
"Matérias do tamanho do Corpus" - Trabalho anterior baseado no sentimento.
análise financeira (por exemplo, (Tetlock, Saar-Tsechansky e.
Macskassy 2007)) se concentram explicitamente em recursos financeiros nacionais.
jornais, nomeadamente o Dow Jones News Service eo.
WallStreetJournal. No entanto, demonstramos que isso é mais importante.
sinal de sentimento significativo e confiável vem da análise -
• Validação de Métodos de Análise Sentimental - talvez um -
Outra importante contribuição do nosso trabalho é a mais forte.
validação até à data da precisão do nosso sentimento na mídia.
metodologia de análise de Lydia. Validação adequada é im -
possível na ausência de um padrão-ouro acordado.
para análise de sentimento de nível de entidade (Pang e Lee 2008).
Mas nossa capacidade de extrair um sentimento suficientemente confiável.
sinal para negociação com êxito (independentemente do tempo.
resolução) fornece evidências rigorosas de que nosso sentimento.
métodos refletem com precisão mudanças reais em resposta a lin -
Este artigo está organizado da seguinte forma. Primeiro nós revisamos re -
trabalho lated. Descrevemos a origem e as características.
da mídia e dos dados financeiros com os quais trabalhamos. Depois disso nós.
dê uma análise completa da correlação entre major.
variáveis do mercado de ações e principais variáveis de mídia, que é.
A parte mais importante deste artigo. Finalmente, nós propomos.
e avaliar uma estratégia de negociação neutra de mercado com base em mim -
dados dia. Concluímos que os preços financeiros são significativamente significativos.
correlacionado com dados de mídia quantitativos e pode ser usado para.
formular estratégias comerciais interessantes.
O trabalho anterior é dividido entre as finanças e o computador.
comunidades acadêmicas de ciências. Nós pesquisamos primeiro a pesquisa.
do domínio financeiro.
Tetlock (Tetlock, Saar-Tsechansky e Macskassy 2007)
investiga se a ocorrência de palavras negativas em.
artigos de notícias específicos da empresa podem nos ajudar a prever o dinheiro das empresas.
fluxos e se os preços das bolsas da empresa incorporam.
informações linguísticas de forma eficiente. Eles alegam que as firmas
os preços das acções reagem às informações negativas subjacentes
artigos de notícias. Mais especificamente, informações negativas -
em artigos de notícias são refletidas nos preços do mercado de ações com.
aproximadamente um atraso de um dia.
Chan (Chan 2003) examina os retornos mensais de um subconjunto.
de ações após notícias públicas sobre eles é liberado e encontra.
que os investidores reagem lentamente à informação, especialmente depois.
más notícias. Outra descoberta importante é que as ações tendem a.
inverter no mês subseqüente após o movimento extremo do preço -
mentos desacompanhados de notícias públicas. Além disso, estes.
os padrões são estatisticamente significativos. Uma limitação disso.
O estudo usa granularidade mensal e grosseira. Em nosso papel, nós.
fornecer análise de notícias diárias e movimentos de preços.
Antweiler e Frank (Antweiler e Frank 2004) estudam.
mais de 1,5 milhão de mensagens do Yahoo! Finanças e.
Raging Bull, que são as duas ações mais populares da Internet.
Quadros de mensagens. Eles empregaram Naive Bayes e Suporte.
Classificadores de máquinas vetoriais para avaliar o conteúdo de "calvície" de.
essas mensagens de estoque. Eles mostram esses quadros de mensagens são.
bastante informativo, e, além disso, o bullishness é positivo.
e significativamente associado com retornos. Em termos de negociação.
volume, o artigo mostra opiniões controversas são associadas -
com mais negócios.
Do lado da Ciência da Computação, pesquisas intensas são.
entregue por mineração de texto ou comunidades de aprendizado de máquina.
Sua idéia básica é quantificar informações linguísticas com.
técnicas de mineração de texto, obtenha o conjunto predefinido de recursos de.
os dados de treinamento e, em seguida, construir vários modelos com classi -
abordagens estatísticas ou algoritmos de aprendizagem estatística.
Uma pesquisa detalhada da mineração de texto para resposta do mercado.
a notícia pode ser encontrada em (Mittermayer e Knolmayer.
2006a). Em particular, o modelo de 3 categorias é amplamente utilizado.
para rotular documentos ou palavras. A primeira categoria (positiva.
sentimento) consiste em artigos de notícias ou palavras que fazem o.
As variáveis financeiras associadas aumentam até certo ponto em.
um determinado período de tempo, por exemplo, um evento de notícias faz o.
preço do estoque individual - aumento de 0,5% nos folhetos -
dia de mugir. Da mesma forma, a segunda categoria (sen negativo -
timent) é definido em conformidade. A terceira categoria consiste.
de artigos noticiosos ou palavras neutras.
caracterizado sob este modelo inclui (Fung, Yu e Lam.
2002; Mittermayer e Knolmayer 2006b; Thomas 2003;
Wuthrich, Cho, etc. 1998).
Também houve interesse substancial na opinião.
comunidade de mineração e PNL sobre o uso de fluxos de texto financeiros.
Aqui descrevemos as fontes de dados de estoque e mídia que são.
a base para o nosso análise neste artigo.
Nosso preço de estoque e dados de volume são obtidos da Thom -
Blog da empresa e dados de notícias foram gerados -
Lydia ((Lloyd, Kechagias e Skiena 2005),
Estratégias de negociação para explorar o blog e o computador de notícias.
Em vez de criticar, escreva as melhores opções.
Gostei muito do seu blog!
Claramente, obrigado pela explicação.
Seu pénis deve trazer prazer e conforto, mas não problemas e despesas não planejadas!
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