Trading-Strategien zu nutzen Blog und News Sentiment. Oppinion Mining (auch bekannt als Sentiment-Analyse) 1, 2 wurde zunächst in diesem frühen Jahrhundert vorgeschlagen und hat sich zu einem aktiven Forschungsgebiet allmählich. Darüber hinaus weisen verschiedene praktische Anwendungen des Meinungsabbaus, wie Produktpreisbildung 3, Wettbewerbsintelligenz 4, Marktprognose 5, 6, Wahlvorhersage 7, 8. Nationenbeziehungsanalyse 9 und Risikobetrachtung in Bankensystemen 10 umfangreiche Aufmerksamkeit auf Industriellen Gemeinschaften. Auf der anderen Seite, das Wachstum der sozialen Medien. E-Commerce und Online-Rezension Websites, wie Twitter, Amazon und Yelp, bietet eine große Menge an Korpora, die entscheidende Ressourcen für die akademische Forschung sind. Abstrakt Zusammenfassung Zusammenfassung ABSTRAKT: Wie die Prävalenz von Social Media im Internet, ist die Meinung Mining ein wesentlicher Ansatz, um so viele Daten zu analysieren. Verschiedene Anwendungen erscheinen in einer Vielzahl von industriellen Bereichen. Inzwischen haben Meinungen unterschiedliche Aussagen, die Forschungsherausforderungen mit sich bringen. Beide praktischen Anforderungen und Forschungsprobleme machen die Meinungsforschung in den letzten Jahren zu einem aktiven Forschungsgebiet. In diesem Aufsatz präsentieren wir eine Übersicht der Techniken des Natural Language Processing (NLP) für das Meinungsminen. Zunächst stellen wir allgemeine NLP-Techniken vor, die für die Textvorverarbeitung erforderlich sind. Zweitens untersuchen wir die Ansätze des Meinungsbergbaus für verschiedene Ebenen und Situationen. Dann führen wir vergleichende Meinungsforschung und tiefgreifende Ansätze für die Meinungsforschung ein. Zusammenfassung der Stellungnahmen und erweiterte Themen werden später eingeführt. Schließlich diskutieren wir einige Herausforderungen und offene Probleme im Zusammenhang mit Meinungsforschung. Volltext Artikel Nov 2016 International Journal of Advanced Informatik und Anwendungen Shiliang Sun Chen Luo Junyu Chen quotUnsere Ergebnisse entsprechen denen von 14, wo es gezeigt wurde, dass die Stimmung Polarität nicht in der Lage, die Kausalität Beziehung aller Indizes zu erfassen. Unsere Ergebnisse stimmen auch mit denen von 15, 16 überein, wo gezeigt wurde, dass die Tweets Stimmung und Volumen die Aktienkursveränderung beeinflussen. Das gleiche gilt für 3, 4, auch wenn sie verschiedene Stimmungen Verhaltensweisen, die auf der Emotion, die in Tweets Inhalt. Abstrakte Zusammenfassung Zusammenfassung ABSTRAKT: Social-Media-Nutzer heutzutage ihre Meinung und Gefühle über viele Ereignisse, die in ihrem Leben auftreten. Für bestimmte Benutzer sind einige der wichtigsten Ereignisse, die mit den Finanzmärkten in Verbindung stehen. Ein interessantes Forschungsfeld entstand in den vergangenen zehn Jahren, um die mögliche Beziehung zwischen den Fluktuationen an den Finanzmärkten und den Online Social Media zu untersuchen. In dieser Studie präsentieren wir eine umfassende Studie, um die Beziehung zwischen arabischen Finanz-Tweets und die Veränderung der Aktienmärkte mit einem Satz der aktivsten arabischen Aktienindizes zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass es eine Granger Kausalität Beziehung zwischen dem Volumen und Stimmung der arabischen Tweets und die Veränderung in einigen der Aktienmärkte. Volltext-Artikel Juni 2016 Khalid Alkhatib Abdullateef Rababah Mahmoud Al-Ayyoub Yaser Jararweh quotPast Stimmungsanalyse Studien wurden durchgeführt, um Umsatzentwicklung 4 vorherzusagen, vorherzusagen, den Aktienmarkt, 5, Studie Handelsstrategien 6, korrelieren die Meinungsumfragen Twitter Stimmung 7, Und vorhersagen Stimmungsresultate 8. Während einige Untersuchungen durchgeführt wurden, um politische Standpunkte 9 zu studieren und die sozialen Beziehungen zu charakterisieren, wurden wenige Sentimentanalyse-Studien mit dem expliziten Ziel der Konfliktverhütung oder strategischen Friedensbildung durchgeführt. Zusammenfassung Abstract Abstrakt ABSTRACT: Wir wollen eine webbasierte Anwendung entwickeln, um aufkommende Konflikte an bestimmten geografischen Standorten zu erkennen. Die Anwendung beruht auf einem kontinuierlichen Informations-Feed aus einer Datenquelle wie Twitter. Aus den erhobenen Daten identifizieren wir Aktivitäts-Bursts und führen eine Sentiment-Analyse für die Sammlung von Text in jedem Aktivitäts-Burst durch. Basierend auf den Ergebnissen der Stimmungsanalyse identifizieren wir das Stimmungsthema oder - ereignis, die Abfolge der Ereignisse, die Beziehung zwischen den Ereignissen und die Beziehung zwischen den Akteuren, die an jedem Ereignis beteiligt sind. Wir werden auch identifizieren, wie die Akteure und Ereignisse miteinander verwandt sind. Angesichts eines bestehenden Twitter-Datensatzes identifizieren wir damit zusammenhängende Fragen oder Ereignisse, die bestimmte Stimmungskriterien erfüllen, die Art und Weise, wie Menschen über die Probleme fühlen, und die Beziehung zwischen den Ereignissen, z. B. Wenn ein Ereignis einen anderen verursacht oder wenn ein Ereignis von einem Schauspieler verursacht wurde. Volltext Technischer Bericht Mai 2016 International Journal of Advanced Informatik und Anwendungen Henry Dambanemuya Christopher RaySentiment Analyse in Finance Die Teilnehmer an den Finanzmärkten, nämlich Dealerbrokers, Market Maker, Requisitenhandel Schreibtische von Investmentbanken, Analysten in Hedgefonds und Investmentfonds wie Sowie Einzelhändler, alle geben den Markt, um es aus verschiedenen Perspektiven zu nutzen. Für die Händler und Fondsmanager besteht die Herausforderung darin, Marktinformationen in eine Wertsteigerung ihrer Asset-Bestände umzuwandeln, dh das immer schwer fassbare Alpha zu erfassen. Wo und wie können die Unternehmen innovieren, um solche Alpha-Sentiment-Analyse zu erhalten, ist ein aufstrebender Bereich, in dem strukturierte und unstrukturierte Daten analysiert werden, um nützliche Erkenntnisse zu erzeugen, die zu einer verbesserten Leistung führen. Durch Textabbau von Nachrichten, Microblogs und Online-Suchergebnissen (Google, Wikipedia) werden massive Datenmengen in Informationen destilliert. Diese Informationen werden dann verwendet, um umsetzbare Strategien für (i) Handel, (ii) Fondsmanagement und (iii) Risikocontrolling zu konstruieren. In dieser Konferenz präsentieren Ideenführer und Fachleute aus Europa, Großbritannien, den USA und der Region AsienPac (einschließlich Indien und China) ihre Erkenntnisse, ihr Wissen und den aktuellen Stand der Technik auf diesem schnell wachsenden Gebiet der Sentimentanalyse Applied to Finance . Das Programm konzentriert sich auf die Anwendung der Sentimentanalyse auf die jeweiligen Handelsmodelle, das Fondsmanagement und die Risikokontrolle. Marktführer und Anbieter von ereignisgesteuerten Inhalten und Analysen, nämlich Thomson Reuters und Bloomberg sowie deren Senior-Experten, präsentieren und erklären ihre Produkte und Dienstleistungen in diesem Bereich der Stimmungsanalyse für die Finanzierung. Themenbereiche: Grundlagen 038 Technologien der Sentimentanalyse für Finanzen Mehrdimensionale Sentimentanalyse Neuigkeiten Sentiment - und Börsenreaktionen Auswertung der Sentimentanalyse an den Finanzmärkten Wer teilnehmen sollte Die Konferenz richtet sich an folgende Gruppen: Professionals im FinTech-Sektor Quant-Teams aus Investments Und Hedgefonds Hochfrequenzhändlern Prop Trading Tische von Investmentbanken Consumermarketing Analytik Firmen Einführung und Begrüßung durch Professor Gautam Mitra, Optirisk UCL Prof. Gautam Mitra Gautam Mitra Messung und Vorhersage menschlichen Verhaltens mit Online-Daten Tobias Preis, Warwick Business School In diesem Vortrag, I Wird einige aktuelle Highlights unserer Forschung, die sich mit zwei Fragen. Erstens können große Datenressourcen Einblicke in Krisen in den Finanzmärkten geben Durch die Analyse von Google Abfragevolumina für Suchbegriffe im Zusammenhang mit Finanzen und Ansichten von Wikipedia-Artikeln finden wir Muster, die als Frühwarnzeichen von Börsenbewegungen interpretiert werden können. Zweitens können wir einen Einblick in internationale Unterschiede im ökonomischen Wohlbefinden liefern, indem wir Interaktionsmuster mit dem Internet vergleichen. Um diese Frage zu beantworten, stellen wir einen Zukunftsorientierungsindex vor, um zu quantifizieren, inwieweit Internetnutzer mehr Informationen über Jahre in der Zukunft als in den Jahren suchen Vergangenheit. Wir analysieren Google-Logs und finden eine markante Korrelation zwischen dem Land BIP und die Prädisposition der Einwohner zu freuen. Unsere Ergebnisse veranschaulichen das Potenzial, das die Kombination umfangreicher Verhaltensdatensätze für ein besseres Verständnis von großräumigem menschlichem Wirtschaftsverhalten bietet. Tobias Preis TEA KAFFEE BREAK Die One Thing Jeder Quant muss wissen, über asiatische Sprachen Elijah DePalma, Thomson Reuters Chance ist reich an asiatischen Märkten - von Einzelhandel zu globalen Banken. Der Zugriff auf die richtigen Instrumente, um Gefühle und Trends zu analysieren, sind besonders wertvoll, da wir weiterhin Verschiebungen, Fragmentierungen und Veränderungen in der Landschaft sehen. Von Australien bis ASEAN nach Japan kann Thomson Reuters Ihnen helfen, den Vorteil zu bekommen, als einer der ersten, die eine breite Palette von asiatischen Sprache Analytik, die der Markt verlangt. Um Ihnen zu helfen, die Herausforderungen und Chancen mit den richtigen Datenanalyse-Tools zu besprechen, wird dieses Webinar diskutieren: bull New Asia Region Analytics: Intelligenz um Intraday-Marktreaktionen und breite Marktstimmung Datenbulle Breite von Thomson Reuters Daten: Einzigartige Content-Sets, Stimmungsindizes und Sicherheitsabdeckung Über eine Vielzahl von regionalen Unternehmen, darunter Unternehmen in Japan, Australien und Neuseeland bull Investment Style Use Cases: Robuste Inhalte bietet Zugriff und Intelligenz, die Sie für die komplexesten Anlagestile und - typen benötigen. Elijah DePalma Einblicke in Marktsituationen und Handelsstrategien Gautam Mitra, OptiRisk Systems Sentiment Analysis entwickelt sich als wichtiges Soft-Technology-Tool, das die Business Intelligence und Performance Evaluation beeinflusst, wie es heute in Industrie und Handel praktiziert wird. In diesem Vortrag stellen wir zunächst die verschiedenen Informationsquellen vor, nämlich News Wires, Makroökonomische Ankündigungen, Social Media, MicroblogsTwitter, Online (Suche) Informationen wie Google Trends und Wiki. Wir beschreiben dann ein Modell, mit dem wir die Auswirkungen dieser und schließlich, wie diese Auswirkung Maßnahme wird verwendet, um die prädiktiven Modelle des Assetverhaltens zu verbessern. Als unser Ziel ist es, die ALPHA unserer Handelsbestände zu verbessern, beschreiben wir Strategien, mit denen wir Entscheidungen treffen Für die Asset Allocation. Insbesondere beschreiben wir, wie die Zweite Ordnung Stochastische Dominanz für Asset Allocation anzuwenden und kombinieren diese mit Kellys Strategie für Money-Management. Gautam Mitra LUNCH BREAK Sentiment-based Commodity Trading Svetlana Borovkova, Vrije Universiteit Amsterdam In dieser Präsentation beschäftigen wir uns mit der Frage der Handelswaren auf Basis der Nachrichtenstimmung. Zunächst skizzieren wir die Auswirkungen der News-Stimmung auf die Preise der verschiedenen Rohstoff-Futures. Für einzelne Rohstoffe werden dann profitable, stimmungsbasierte Handelsstrategien gebaut, mit dem Ziel, eine gewinnbringende, multimodale, diversifizierte Handelsstrategie aufzubauen. Die Nachrichtenstimmung wird aus der Thomson Reuters News Analytics Engine (TRNAE) extrahiert und die gehandelten Rohstoffe sind die Bestandteile des Dow Jones Commodity Index (DJCI). Wir zeigen, dass profitable stimmungsbasierte Handelsstrategien aufgebaut werden können, die eine konstante gute Performance für verschiedene Rohstoffe sowie für Rohstoffportfolios aufweisen. Wir analysieren die Strategien auch in Bezug auf Risikoprofile und zeigen, wie der Nachteil begrenzt werden kann. Svetlana Borovkova Text - und Netzwerkanalyse für den Sentimentabbau Enza Messina, Universität von Mailand-Bicocca In diesem Vortrag zeigen wir, wie soziale Beziehungen zur Verbesserung der Benutzerstudienanalyse von Microblogs und zur Überwindung der Beschränkung des Standes der Technik verwaltet werden können Methoden, die allgemein Beiträge als unabhängige Daten betrachten. Wir zeigen, wie Kombinieren von Postinhalten und Netzwerkstrukturinformationen zu signifikanten Verbesserungen der Polaritätsklassifikation des Sentiments sowohl auf Post - als auch auf Benutzerebene führen kann. Enza Messina TEA KAFFEE BREAK Sentiment in Währungen Changjie Liu, Analytics at MarketPsych Sentiment-Studien an den Finanzmärkten haben sich typischerweise auf Aktien konzentriert. Dabei konzentrieren wir uns auf Währungen, indem wir ihre Stimmungsmerkmale, Beispiele für historische Ereignisse betrachten und die Anwendung von Stimmungsstrategien auf diese Anlageklasse untersuchen. Changjie Liu Social-Listening Finanz-Crowd-Intelligence Fast alle Online-Nachrichtenquellen, die die traditionellen Quellen, die wir in den Gleichen von Bloomberg und Reuters kennen, sind ein Bruchteil der Inhalte, die im World Wide Web verfügbar ist. Der restliche Inhalt stammt aus neuen Medienquellen, darunter Twitter, YouTube und Facebook, die von Personen erstellt wurden, die über Ereignisse sprechen, wie sie geschehen. Diese Millionen von Stimmen, wenn strukturiert, können Einsichten generieren, die Investoren helfen können, Investitionsentscheidungen zu treffen. Diese Präsentation wird darüber sprechen, wie Sentifi diese Erkenntnisse strukturiert und liefert und so einen Informationsvorteil für Medienplattformen weltweit bietet. Huyen Tran Panel Session 2 - Neue Paradigmen für die Sentimentanalyse Applied to FinanceCategory Archiv: Trading Papers Ich stieß auf dieses Papier und wollte es hier dokumentieren, dass etwas zurückkommen und für mich testen, hoffentlich finden Sie es so interessant wie ich Hat. Die Methode hat vier Parameter: Sentiment Analysis Period 8211 Wie viele Tage früherer Stimmungsdaten verwendet werden Halteperiode 8211 Wie lange ein Trade für die Marktkapitalisierung halten 8211 Do Small Cap und Large Cap reagieren dasselbe Diversifizierung 8211 Wie viele Aktien haben in der Portfolio Jedes der Handelsmodellparameter wird ebenfalls analysiert und deren Auswirkungen erläutert. Das Papier skizziert einen marktneutralen Sentiment-basierten Handel Algorithmus, der wieder getestet wird über einen Zeitraum von fünf Jahren (2005-2009) und produziert einige außergewöhnlich beeindruckende Renditen fast 40 in bestimmten Jahren je nach Konfiguration. Was ich am meisten mag über die Zeitung ist, dass der Vermögenswert für den Handel ausgewählt wird, basierend auf einem festen Kriterium (dh ist es in der obersten n extremsten Gefühle), dies stoppt positive Bias-Effekte, wodurch der Autor konnte nur präsentieren profitable Szenarien Kirsche wählen Sie die Ergebnisse . Das Gefühl basiert auf der Analyse von Nachrichten, Blog-Posts und Tweets. Seit twitter nur entstand im Jahr 2009 die Autoren hatten nur ein halbes Jahr im Wert von twitter Daten zu analysieren. Die großen Ergebnisse in diesem Papier wurden ohne Twitter-Daten mit normalen Nachrichten-und Blog-Quellen erreicht. Das Papier zeigt, dass Korpus Größe ist, mit Blogs könnte eine billigere Methode, um ein Korpus (kratzen viele RSS-Feeds), während mit twitter gibt es Einschränkungen, welche Daten können Sie kostenlos (full datafeeds starten bei 3500 pro Monat. ). Ein Standardgedanke in der Verhaltensökonomik ist, dass Emotionen eine große Rolle bei der Entscheidungsfindung spielen und ein Agentenverhalten tief greifen. Diese Linie der Logik kann auf die Börse angewendet werden, sind Preisbewegungen eine Funktion der Emotionen der Agenten auf dem Markt. Im Jahr 2011 ein Papier von Johan Bollen, Huina Mao, sagte Xiaojun Zeng 8220Twitter Stimmung der Börse8221 prognostiziert. Dass es durch die Anwendung der Stimmungsanalyse auf Twitter-Beiträge (Tweets) möglich ist, den aktuellen emotionalen Zustand der Agenten zu messen. Das Papier geht dann weiter zu argumentieren, dass die Emotion von Twitter korreliert mit Marktbewegungen und möglicherweise sogar Vorhersage der Bewegungen. Nachdem dieses Wahrzeichen Papier erstmals veröffentlicht wurde eine Reihe von Hedge-Fonds haben die Idee genommen und produziert Twitter-Fonds, wird der bekannteste Twitter-Fonds von Derwent Capital geführt. Ich plane, diese Idee weiter in diesem Blog zu erforschen, aber wenn Sie vor mir beginnen wollen, sollte das folgende nützlich sein:
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