Strategie transakcyjne do wykorzystania na blogu i nowościach

Archiwa kategorii: Dokumenty handlowe Właśnie natknąłem się na tę gazetę i chciałem ją tutaj udokumentować, by móc wrócić i przetestować dla siebie, mam nadzieję, że uznasz ją za równie interesującą, co ja. Metoda ma cztery parametry: okres analizy nastrojów 8211 Ile dni poprzednich danych dotyczących nastrojów wykorzystuje okres utrzymywania 8211 Jak długo utrzymywać transakcję na kapitalizację rynkową 8211 Czy mała kapitalizacja i duża kapitalizacja odpowiadają tej samej dywersyfikacji 8211 Ile zapasów należy mieć w portfolio Analizowany jest również każdy z parametrów modelu handlowego i wyjaśnione są ich skutki. Artykuł przedstawia algorytm neutralny na rynku oparty na nastrojach, który został przetestowany w ciągu pięciu lat (2005-2009) i daje wyjątkowo imponujące zyski prawie 40 w określonych latach w zależności od konfiguracji. To, co najbardziej podoba mi się w gazecie, to fakt, że aktywa do handlu są wybierane w oparciu o ustalone kryteria (tj. Czy jest to najwyższe i najbardziej ekstremalne sentymenty), co powstrzymuje pozytywne skutki odchylenia, dzięki którym autor może tylko przedstawić opłacalne scenariusze. . Nastrój opiera się na analizie wiadomości, postów na blogu i tweetów. Ponieważ twitter powstał dopiero w 2009 roku, autorzy mieli tylko półroczną analizę danych twitterowych. Wspaniałe wyniki tego artykułu zostały osiągnięte bez danych Twittera przy użyciu zwykłych źródeł wiadomości i blogów. Artykuł pokazuje, że rozmiar korpusu ma znaczenie, korzystanie z blogów może być tańszą metodą zbierania korpusów (zeskanowanie wielu kanałów RSS), podczas gdy z twittem istnieją ograniczenia dotyczące danych, które można uzyskać za darmo (pełne przesyłanie danych rozpoczyna się od 3500 miesięcznie. ). Standardową koncepcją ekonomii behawioralnej jest to, że emocje odgrywają dużą rolę w podejmowaniu decyzji i mają głęboki wpływ na zachowania agentów. Ta linia logiki może być zastosowana na giełdzie, ruchy cenowe są funkcją emocji agentów na rynku. W 2017 r. Gaz Johana Bollena, Huina Mao, Xiaojun Zeng nazwał nastrój 8220Twitter prognozuje rynek akcji 8221. pokazuje się, że poprzez zastosowanie analizy sentymentów do twitter-ów (tweetów) możliwe jest zmierzenie obecnego stanu emocjonalnego agentów. Następnie autorzy artykułu twierdzą, że emocje związane z twitterem są skorelowane z ruchami rynkowymi, a nawet z przewidywaniem ruchów. Po tym, jak ten pierwszy dokument został opublikowany, wiele funduszy hedgingowych podjęło tę inicjatywę i wyprodukowało fundusze Twittera, a najbardziej znany fundusz Twitter jest zarządzany przez Derwent Capital. Planuję dalej zbadać ten pomysł na tym blogu, ale jeśli chcesz zacząć przede mną, przydatne powinny być poniższe: Strategie handlowe wykorzystujące bloga i sentyment do wiadomości. "wydobywanie wiedzy" (zwane również analizą nastrojów) 1, 2 zostało po raz pierwszy zaproponowane na początku tego stulecia i stopniowo stało się aktywnym obszarem badań. Ponadto różne praktyczne zastosowania eksploracji opinii, takie jak wycena produktu 3, wywiad konkurencyjny 4, prognozy rynkowe 5, 6, prognozy wyborcze 7, 8. analiza relacji narodu 9 oraz wykrywanie ryzyka w systemach bankowych 10, czerpią z szerokiego społeczności przemysłowe. Z drugiej strony rozwój mediów społecznościowych. serwisy handlu elektronicznego i witryny do przeglądania online, takie jak Twitter, Amazon i Yelp, zapewniają dużą liczbę korpusów, które są kluczowymi zasobami dla badań akademickich. quot Pokaż streszczenie Ukryj streszczenie STRESZCZENIE: W miarę rozpowszechniania się mediów społecznościowych w Internecie eksploracja opinii stała się niezbędnym podejściem do analizy tak wielu danych. Różne aplikacje pojawiają się w szerokim zakresie dziedzin przemysłowych. Tymczasem opinie mają różne wyrażenia, które wiążą się z wyzwaniami badawczymi. Zarówno praktyczne wymagania, jak i wyzwania badawcze sprawiają, że eksploracja opinii jest aktywnym obszarem badań w ostatnich latach. W niniejszym artykule przedstawiamy przegląd technik przetwarzania języka naturalnego (NLP) do eksploracji opinii. Najpierw wprowadzamy ogólne techniki NLP, które są wymagane do wstępnego przetwarzania tekstu. Po drugie, badamy podejścia do eksploracji opinii na różne poziomy i sytuacje. Następnie wprowadzamy podejścia do eksploracji opinii i głębokiego uczenia się w celu eksploracji opinii. Podsumowywanie opinii i zaawansowane tematy są wprowadzane później. Na koniec omawiamy niektóre wyzwania i otwarte problemy związane z eksploracją opinii. Pełny tekst Artykuł listopad 2018 International Journal of Advanced Computer Science and Applications Shiliang Sun Chen Luo Junyu Chen quot Nasze wyniki są zgodne z tymi z 14, gdzie wykazano, że polaryzacja sentymentu nie jest w stanie uchwycić związku przyczynowego wszystkich wskaźników. Nasze wyniki są również zgodne z wynikami 15, 16, w których wykazano, że nastroje i wolumeny tweetów wpływają na zmianę cen akcji. To samo można powiedzieć o 3, 4, nawet jeśli użyli różnych zachowań sentymentalnych, które są oparte na emocjach prezentowanych w treści tweetów. quot Pokaż streszczenie Ukryj streszczenie STRESZCZENIE: Użytkownicy mediów społecznościowych wyrażają dziś swoje opinie i uczucia na temat wielu wydarzeń mających miejsce w ich życiu. Dla niektórych użytkowników niektóre z najważniejszych wydarzeń są związane z rynkami finansowymi. W ostatnim dziesięcioleciu pojawiło się interesujące pole badawcze, aby zbadać możliwy związek między fluktuacjami na rynkach finansowych a internetowymi mediami społecznościowymi. W niniejszym badaniu przedstawiamy kompleksowe badanie mające na celu zidentyfikowanie związku między arabskimi tweetami związanymi z finansami a zmianą na giełdach za pomocą zestawu najbardziej aktywnych arabskich indeksów giełdowych. Wyniki pokazują, że istnieje zależność Granger przyczynowość między wielkością i nastrojami arabskich tweetów i zmianą na niektórych rynkach akcji. Pełen tekst Artykuł czerwiec 2018 Khalid Alkhatib Abdullateef Rababah Mahmoud Al-Ayyoub Yaser Jararweh: Wyniki analizy sentymentalnej populacyjnej zostały przeprowadzone w celu przewidywania wyników sprzedaży 4, przewidywania rynku akcji, 5, badania strategii handlowych 6, korelowania badań opinii publicznej z nastrojem Twittera 7, i przewidzieć wyniki nastrojów 8. Podczas gdy niektóre badania zostały przeprowadzone w celu zbadania stanowisk politycznych 9 i scharakteryzowania stosunków społecznych 10, przeprowadzono kilka analiz analizy nastrojów z wyraźnym celem zapobiegania konfliktom lub strategicznego budowania pokoju. quot Pokaż streszczenie Ukryj streszczenie STRESZCZENIE: Dążymy do opracowania internetowej aplikacji do wykrywania pojawiających się konfliktów w określonych lokalizacjach geograficznych. Aplikacja będzie polegać na ciągłym przesyłaniu informacji ze źródła danych, takiego jak Twitter. Na podstawie zebranych danych określimy wybuchy aktywności i przeprowadzimy analizę sentymentów w zakresie gromadzenia tekstu w każdej serii aktywności. Na podstawie wyników analizy nastrojów zidentyfikujemy temat lub wydarzenie, sekwencję wydarzeń, związek między zdarzeniami i związek między aktorami zaangażowanymi w każde wydarzenie. Zidentyfikujemy również, w jaki sposób aktorzy i wydarzenia są ze sobą powiązani. Biorąc pod uwagę istniejący zestaw danych na Twitterze, identyfikujemy powiązane kwestie lub zdarzenia, które spełniają określone kryteria sentymentu, mierzymy opinie ludzi na temat problemów i sprawdzamy związek między zdarzeniami, np. jeśli jedno zdarzenie powoduje inne lub zdarzenie zostało spowodowane przez aktora. Pełnotekstowy raport techniczny Maj 2018 Międzynarodowy dziennik zaawansowanej informatyki i zastosowań Henry Dambanemuya Christopher Ray Deutsche Banks zespół Quantitative Strategy (US) przygotował następujący artykuł na ten temat (uwaga: ich badania są dostępne dla klientów, ale odkryłem, że ktoś przesłał kawałek do szkicowej strony internetowej). W przypadku zgonu łącza, niektóre z artykułów naukowych są na stronie: Ich wprowadzenie mówi: W tym miesiącu mamy do czynienia z innym nowym zestawem danych: sentymentem. Stali czytelnicy naszych badań będą wiedzieli, że jest to temat, który uważamy za szczególnie interesujący, i który włożyliśmy już w wiele pracy. W tym konkretnym raporcie bierzemy pod uwagę to, co uważamy za innowacyjne podejście do badania siły predykcyjnej sentyment informacyjny zamiast używania standardowych modeli liniowych, skupiamy się na trzech nieliniowych modelach uczenia się: drzewach klasyfikacji i regresji, lasach drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych oraz wielowymiarowych krzywych regresji adaptacyjnych. Wszystkie trzy modele są unikatowe, ponieważ umożliwiają nam podejście do naszej analizy w sposób datacentryczny. Zamiast wstępnie zdefiniować hipotetyczną relację, a następnie ją przetestować, zezwalamy na dane w celu określenia formy modelu. Dzięki temu możemy lepiej zrozumieć, które zmienne w naszym zestawie danych są najważniejsze w określaniu nieprawidłowych zwrotów po zdarzeniu. Pozwala nam również modelować złożone nieliniowe relacje, które na pierwszy rzut oka mogą nie być widoczne. Ogólnie uważamy, że sentyment informacyjny, w połączeniu z nieliniowymi modelami, może generować alfa. Co więcej, uważamy, że alfa jest względnie nieskorelowana z bardziej tradycyjnymi czynnikami ilościowymi. Oczywiście, istnieje również wada. Zdolność przewidywania nastrojów informacyjnych jest krótka, najlepsze wyniki uzyskuje się przy prognozowaniu tylko na następne pięć dni. Dlatego dla niektórych ilościowych inwestorów sam sygnał może mieć zbyt dużą rotację, aby był rentowny. Niemniej jednak pokazujemy, że istnieją sposoby, aby nawet inwestorzy o niższej częstotliwości mogli wykorzystywać dane o nastrojach z wiadomości, aby usprawnić proces selekcji. Wyniki Po pierwsze, autor pokazuje, że zgodnie z oczekiwaniami istnieje statystyczna i ekonomiczna różnica w przychodach w dniach wiadomości w porównaniu z dniami bez wiadomości. Ponadto, podczas gdy kierunek różnicy jest zgodny z sentymentem, wielkość tej różnicy nie odnosi się do wiadomości pozytywnych lub negatywnych. Różnice w przychodach między wiadomościami i dniami, w których nie ma informacji, są w rzeczywistości zróżnicowane w zależności od zasobów: małe i niepłynne akcje mają tendencję do silniejszego reagowania, podobnie jak niskie indeksy giełdowe i akcje o dużej zmienności. Z przemysłowego punktu widzenia reakcje również różnią się znacznie, choć nadal są znaczące, w każdej grupie. Co ciekawe, Dzielinski w końcu odkrywa, że ​​premia za ryzyko jest związana z wrażliwością na wiadomości i że zjawisko to utrzymuje się po opanowaniu znanych czynników ryzyka. Miesięczny zwrot z portfela zabezpieczającego znacząco różni się od zera i wynosi średnio 0,95. Strategia wciąż wykazuje pewne znaczące obciążenia w odniesieniu do niektórych czynników ryzyka, czego można się było spodziewać po regresjach panelu w podpróbkach. W tym samym utworze DB wspomina także o ostrzegawczej opowieści o wszystkich podejściach, które opowiedzieli Tim Loughran i Bill MacDonald w Journal of Finance, 2017 (Kiedy jest odpowiedzialność za analizę tekstu, słowniki i 10-Ks, tutaj) . W swojej analizie pokazują, że powszechnie używany Słownik Psychosocjologiczny Harvarda jest nieadekwatny do klasyfikacji sentymentów w kontekście finansowym. Ich odkrycia są specyficzne dla analizy 10-k, ale prawdopodobnie również wskazują na ogólne trudności z NLP w finansach. Kilka ustaleń: większość błędnych klasyfikacji po prostu wprowadza szum w szacunkach Niektóre błędne klasyfikacje wprowadzają fałszywe alarmy (np. Rak jest zwykle negatywny, ale w kontekście finansowym jest neutralny, najprawdopodobniej odnosi się do sektora przemysłowego. Prosta długo-krótka strategia oparta na słowa dodatnie ujemne liczą małe (dodatnie) alfa, które nie są statystycznie znaczące, jest oczywiście kilka zastrzeżeń: to podejście jest głównym nurtem finansów akademickich, ze wszystkimi jego zaletami i wadami (zalety: czyste podejście, powtarzalność, prostota sugeruje niskie prawdopodobieństwo danych - Minusy: nie ściśle rzecz biorąc ilościowe, i - w tym przypadku - nie używają cięcia technologii krawędzi) Wyniki są oparte na długoterminowych zwrotach portfela (strategia buyshort i hold w horyzoncie 12-miesięcznym) Analiza tekstowa jest ograniczona do informacje o niskiej częstotliwości (10-Ks) w przeciwieństwie do informacji o średnich częstotliwościach dostarczanych przez kanały informacyjne, odebrane 16 października 11 o 0:38 Twoja wymiana stosów 2017 odpowiedzi, I ncMonthly Archives: May 2017 Właśnie natknąłem się na ten dokument i chciałem go tutaj udokumentować, by móc wrócić i przetestować dla siebie, mam nadzieję, że uznasz to za równie interesujące, co ja. Metoda ma cztery parametry: okres analizy nastrojów 8211 Ile dni poprzednich danych dotyczących nastrojów wykorzystuje okres utrzymywania 8211 Jak długo utrzymywać transakcję na kapitalizację rynkową 8211 Czy mała kapitalizacja i duża kapitalizacja odpowiadają na tę samą dywersyfikację 8211 Ile zapasów należy mieć w portfolio Analizowany jest również każdy z parametrów modelu handlowego i wyjaśnione są ich skutki. Artykuł przedstawia algorytm neutralny na rynku oparty na nastrojach, który został przetestowany w ciągu pięciu lat (2005-2009) i daje wyjątkowo imponujące zyski prawie 40 w określonych latach w zależności od konfiguracji. To, co najbardziej podoba mi się w gazecie, to fakt, że aktywa do handlu są wybierane w oparciu o ustalone kryteria (tj. Czy jest to najwyższe i najbardziej ekstremalne sentymenty), co powstrzymuje pozytywne skutki odchylenia, dzięki którym autor może tylko przedstawić opłacalne scenariusze. . Nastrój opiera się na analizie wiadomości, postów na blogu i tweetów. Ponieważ twitter powstał dopiero w 2009 roku, autorzy mieli tylko półroczną analizę danych twitterowych. Wspaniałe wyniki tego artykułu zostały osiągnięte bez danych Twittera przy użyciu zwykłych źródeł wiadomości i blogów. Artykuł pokazuje, że rozmiar korpusu ma znaczenie, korzystanie z blogów może być tańszą metodą zbierania korpusów (zeskanowanie wielu kanałów RSS), podczas gdy z twittem istnieją ograniczenia dotyczące danych, które można uzyskać za darmo (pełne przesyłanie danych rozpoczyna się od 3500 miesięcznie. ). W tym krótkim samouczku przedstawię bibliotekę PerformanceAnalytics, dzięki której możemy łatwo analizować skuteczność naszych strategii. W tym samouczku nauczysz się, jak narysować skumulowane zwroty i wypłaty w porównaniu do indeksu, wypisać tabelę miesięcznych danych o skuteczności, użyć wykresów boków do zbadania wartości odstających od strategii i na koniec wydrukować histogramy zwrotów i nakładek z różnymi miarami statystycznymi. Będziesz potrzebował pewnych danych zwrotnych dla tego samouczka, utworzyłem plik z pewnymi zwrotami, aby zacząć: strategperfomance. csv Trzy wyjścia obrazu: Tekst wyjściowy: