Nyhetsanalyse - News analytics

Nyhetsanalyse refererer til måling av de ulike kvalitative og kvantitative attributtene til tekstlige ( ustrukturerte data ) nyhetshistorier. Noen av disse egenskapene er: sentiment, relevans og nyhet. Å uttrykke nyhetshistorier som tall og metadata tillater manipulering av hverdagsinformasjon på en matematisk og statistisk måte. Disse dataene brukes ofte i finansmarkedene som en del av en handelsstrategi eller av bedrifter for å bedømme markedssentimentet og ta bedre forretningsbeslutninger.

Nyhetsanalyser blir vanligvis avledet gjennom automatisert tekstanalyse og brukt på digitale tekster ved hjelp av elementer fra naturlig språkbehandling og maskinlæring , som latent semantisk analyse , støttevektormaskiner , " pose med ord " blant andre teknikker.

Søknader og strategier

Anvendelsen av sofistikert språklig analyse på nyheter og sosiale medier har vokst fra et forskningsområde til modne produktløsninger siden 2007. Nyhetsanalyser og nyhetssentimentberegninger brukes nå rutinemessig av både kjøpesiden og salgssiden i alfa-generering, handelsutførelse, risikostyring, og markedsovervåking og etterlevelse. Det er imidlertid mye variasjon i kvalitet, effektivitet og fullstendighet av tilgjengelige løsninger.

Et stort antall selskaper bruker nyhetsanalyse for å hjelpe dem med å ta bedre forretningsbeslutninger. Akademiske forskere har blitt interessert i nyhetsanalyser, spesielt med tanke på å forutsi aksjekursbevegelser, volatilitet og handlet volum. Forutsatt et sett med verdier som sentiment og relevans, samt hyppigheten av nyhetsinnkomster, er det mulig å konstruere nyhetsstemmepoeng for flere aktivaklasser som aksjer, Forex, fast inntekt og råvarer. Sentementspoeng kan konstrueres i forskjellige horisonter for å møte de forskjellige behovene og målene for høy- og lavfrekvente handelsstrategier, mens egenskaper som retning og volatilitet i aktivaavkastningen samt det omsatte volumet kan adresseres mer direkte gjennom konstruksjonen av skreddersydd laget følelser. Poeng er generelt konstruert som en rekke verdier. For eksempel kan verdiene variere mellom 0 og 100, hvor verdier over og under 50 formidler henholdsvis positiv og negativ følelse. Basert på slike sentementspoeng, bør det være mulig å generere et sett med strategier som er nyttige for eksempel innen investering, sikring og ordreutførelse.

Absolutte returstrategier

Målet med absolutte avkastningsstrategier er absolutt (positiv) avkastning uavhengig av retning av finansmarkedet. For å nå dette målet innebærer slike strategier vanligvis opportunistiske lange og korte posisjoner i utvalgte instrumenter med null eller begrenset markedseksponering. I statistiske termer bør absolutte avkastningsstrategier ha svært lav korrelasjon med markedsavkastningen. Hedgefond pleier vanligvis å benytte absolutte avkastningsstrategier. Nedenfor viser noen få eksempler hvordan nyhetsanalyser kan brukes i det absolutte avkastningsstrategirommet med det formål å identifisere alfa-muligheter som bruker en markedsnøytral strategi eller basert på volatilitetshandel.

Eksempel 1

Scenario: Gapet mellom nyhetsstemningene scorer for retning,, av selskap og marked har gått utover . Det vil si ≥ . ${\ displaystyle S}$${\ displaystyle X}$${\ displaystyle Y}$${\ displaystyle +20}$${\ displaystyle S_ {X} -S_ {Y}}$${\ displaystyle 20}$

Handling: Kjøp aksjen på selskapet og kort fremtiden på markedet . ${\ displaystyle X}$${\ displaystyle Y}$

Utgangsstrategi: Når gapet i nyhetssentimentet scorer for retning av selskap og marked har forsvunnet, = , selg aksjen på selskapet og gå lenge fremover på markedet for å lukke posisjonene. ${\ displaystyle X}$${\ displaystyle Y}$${\ displaystyle S_ {X} -S_ {Y}}$${\ displaystyle 0}$${\ displaystyle X}$${\ displaystyle Y}$

Eksempel 2

Scenario: Nyhetsstemmepoengsummen for selskapets volatilitet går utover for å indikere en forventet volatilitet over opsjonen underforstått volatilitet . ${\ displaystyle X}$${\ displaystyle 70}$${\ displaystyle 100}$

Handling: Kjøp en kort datert straddle (kjøp av både en put og en samtale) på aksjen i selskapet . ${\ displaystyle X}$

Avgangsstrategi: Hold firmaet til selskapet til utløpet eller til et bestemt resultatmål er nådd. ${\ displaystyle X}$

Relative returstrategier

Målet med relative avkastningsstrategier er å enten replikere ( passiv ledelse ) eller overgå ( aktiv ledelse ) en teoretisk passiv referanseportefølje eller referanseindeks. For å oppnå disse målene involverer slike strategier vanligvis lange posisjoner i utvalgte instrumenter. I statistiske termer har relative avkastningsstrategier ofte høy korrelasjon med markedsavkastningen. Vanligvis har aksjefond en tendens til å benytte strategier for relativ avkastning. Nedenfor viser noen eksempler hvordan nyhetsanalyser kan brukes i det relative avkastningsstrategirommet med det formål å overgå markedet ved å bruke en aksjeplukkingsstrategi, og ved å lage taktiske vinkler til en fordelingsmodell for aktiva .

Eksempel 1

Scenario: Nyheten følelse score for retning av selskapet går over av . ${\ displaystyle X}$${\ displaystyle 70}$${\ displaystyle 100}$

Handling: Kjøp aksjen på selskapet . ${\ displaystyle X}$

Utgangsstrategi: Når nyhetsstemningens poengsum for selskapets retning faller under , selg aksjen på selskapet for å lukke posisjonen. ${\ displaystyle X}$${\ displaystyle 60}$${\ displaystyle X}$

Eksempel 2

Scenario: Nyheten følelse score for retning av Sector går over av . ${\ displaystyle Z}$${\ displaystyle 70}$${\ displaystyle 100}$

Handling: Inkluder sektor som en taktisk innsats i aktivaallokeringsmodellen. ${\ displaystyle Z}$

Utgangsstrategi: Når nyhetsstemningens poengsum for retning av sektor faller under , fjern den taktiske innsatsen for sektor fra aktivaallokeringsmodellen. ${\ displaystyle Z}$${\ displaystyle 60}$${\ displaystyle Z}$

Finansiell risikostyring

Målet med finansiell risikostyring er å skape økonomisk verdi i et selskap eller å opprettholde en viss risikoprofil for en investeringsportefølje ved å bruke finansielle instrumenter til å håndtere risikoeksponeringer, spesielt kredittrisiko og markedsrisiko . Andre typer inkluderer valuta, form, volatilitet, sektor, likviditet, inflasjonsrisiko, etc. Som en spesialisering av risikostyring fokuserer finansiell risikostyring på når og hvordan man skal sikre seg ved hjelp av finansielle instrumenter for å håndtere kostbare eksponeringer mot risiko. Nedenfor viser noen eksempler hvordan nyhetsanalyser kan brukes i det finansielle risikostyringsområdet med det formål å enten komme til bedre risikovurderinger når det gjelder Value at Risk (VaR) eller å styre risikoen for en portefølje for å oppfylle sitt porteføljemandat. .

Eksempel 1

Scenario: Banken driver en VaR-modell for å håndtere den samlede markedsrisikoen i porteføljen.

Handling: Beregn matrisen for porteføljens kovarians med tanke på utviklingen av nyhetsstemmingspoeng for volum. Implementere relevante sikringer for å bringe VaR i banken i tråd med de ønskede nivåene.

Eksempel 2

Scenario: En porteføljeforvalter driver sin portefølje mot en bestemt ønsket risikoprofil.

Handling: Estimer porteføljens kovariansematrise med tanke på utviklingen av nyhetsstemmingspoeng for volum. Skaler porteføljeeksponeringen i henhold til den målrettede risikoprofilen.

Dataargoritmer som bruker nyhetsanalyse

Innen 0,33 sekunder kan datalgoritmer som bruker nyhetsanalyser varsle abonnenter

• hvilket selskap nyhetene handler om,
• hvis nyhetsartikkelen er positiv eller negativ,
• hvis nyhetene er rangert som høy eller lav relativ betydning ... relativ relevans.
• aksjekursreaksjonen og økningen i handelsvolum konsentreres de første 5 sekundene etter at en nyhetsartikkel er utgitt.

Algoritmisk ordreutførelse

Målet med algoritmisk ordreutførelse, som er en del av konseptet med algoritmisk handel , er å redusere handelskostnadene ved å optimalisere på tidspunktet for en gitt ordre. Det brukes mye av hedgefond, pensjonsfond, verdipapirfond og andre institusjonelle handelsmenn for å dele opp store handler i flere mindre handler for å håndtere markedspåvirkning, mulighetskostnader og risiko mer effektivt. Eksemplet nedenfor viser hvordan nyhetsanalyse kan brukes i det algoritmiske ordreutførelsesområdet med det formål å komme til mer effektive algoritmiske handelssystemer.

Eksempel 1

Scenario: En stor ordre må plasseres i markedet for aksjen i selskapet . ${\ displaystyle X}$

Handling: Skaler den daglige volumfordelingen for selskapet som brukes i det algoritmiske handelssystemet, og tar dermed hensyn til nyhetsstemmepoeng for volum. Dette følges av opprettelsen av ønsket handelsdistribusjon som tvinger større markedsdeltakelse i periodene på dagen da volumet forventes å være tyngst. ${\ displaystyle X}$

Effekter

Å kunne uttrykke nyhetshistorier som tall tillater manipulering av hverdagsinformasjon på en statistisk måte som gjør at datamaskiner ikke bare kan ta beslutninger en gang tatt bare av mennesker, men å gjøre det mer effektivt. Siden markedsaktørene alltid leter etter en kant, har hastigheten på datamaskintilkoblinger og levering av nyhetsanalyse, målt i millisekunder, blitt viktig.

Se også

• Computational lingvistikk
• Sentimentanalyse
• Tekstutvinning
• Handel med nyheter
• Ustrukturerte data
• Naturlig språkbehandling
• Informasjonsasymmetri
• Algoritmisk handel

Referanser