El análisis de noticias se refiere a la medición de los diversos atributos cualitativos y cuantitativos de las noticias textuales ( datos no estructurados ). Algunos de estos atributos son: sentimiento, relevancia y novedad. Expresar las noticias en forma de números y metadatos permite manipular la información cotidiana de forma matemática y estadística. Estos datos se utilizan a menudo en los mercados financieros como parte de una estrategia comercial o por las empresas para juzgar el sentimiento del mercado y tomar mejores decisiones comerciales.
La analítica de noticias generalmente se deriva a través del análisis de texto automatizado y se aplica a los textos digitales utilizando elementos del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático como el análisis semántico latente , máquinas de vectores de soporte , " bolsa de palabras ", entre otras técnicas.
Aplicaciones y estrategias
La aplicación de análisis lingüísticos sofisticados a las noticias y las redes sociales ha pasado de ser un área de investigación a soluciones de productos maduros desde 2007. El análisis de noticias y los cálculos de sentimiento de noticias ahora se utilizan de forma rutinaria tanto en el lado comprador como en el vendedor en la generación alfa, ejecución de operaciones, gestión de riesgos y vigilancia y cumplimiento del mercado. Sin embargo, existe una gran variación en la calidad, eficacia e integridad de las soluciones actualmente disponibles.
Un gran número de empresas utilizan el análisis de noticias para ayudarles a tomar mejores decisiones comerciales. [1] Los investigadores académicos se han interesado en el análisis de noticias, especialmente en lo que respecta a predecir los movimientos del precio de las acciones, la volatilidad y el volumen negociado. [2] [3] [4] Si se proporciona un conjunto de valores como el sentimiento y la relevancia, así como la frecuencia de la llegada de noticias, es posible construir puntajes de sentimiento de noticias para múltiples clases de activos, como acciones, Forex, renta fija y productos básicos. Los puntajes de sentimiento se pueden construir en varios horizontes para satisfacer las diferentes necesidades y objetivos de las estrategias de negociación de alta y baja frecuencia, mientras que características como la dirección y volatilidad de los rendimientos de los activos, así como el volumen negociado, pueden abordarse más directamente a través de la construcción de estrategias a medida. hizo puntuaciones de sentimiento. Las puntuaciones se construyen generalmente como un rango de valores. Por ejemplo, los valores pueden oscilar entre 0 y 100, donde los valores superiores e inferiores a 50 transmiten sentimientos positivos y negativos, respectivamente. [5] Con base en dichos puntajes de sentimiento, debería ser posible generar un conjunto de estrategias útiles, por ejemplo, dentro de la inversión, la cobertura y la ejecución de órdenes.
Estrategias de rentabilidad absoluta
El objetivo de las estrategias de rentabilidad absoluta es la rentabilidad absoluta (positiva) independientemente de la dirección del mercado financiero. Para cumplir con este objetivo, dichas estrategias generalmente involucran posiciones largas y cortas oportunistas en instrumentos seleccionados con exposición de mercado nula o limitada. En términos estadísticos, las estrategias de rentabilidad absoluta deberían tener una correlación muy baja con la rentabilidad del mercado. Por lo general, los fondos de cobertura tienden a emplear estrategias de rendimiento absoluto. A continuación, algunos ejemplos muestran cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de la estrategia de retorno absoluto con el propósito de identificar oportunidades alfa aplicando una estrategia de mercado neutral o basada en el comercio de volatilidad.
Ejemplo 1
Escenario: la brecha entre las puntuaciones de sentimiento de noticias para la dirección,, de la empresa y mercado se ha movido más allá . Es decir, ≥ .
Acción: Compre las acciones de la Compañía. y acortar el futuro en el mercado .
Estrategia de salida: cuando la brecha en el sentimiento de noticias puntúa por la dirección de la empresa y mercado ha desaparecido, = , vender las acciones de la empresa y ve el futuro en Market para cerrar las posiciones.
Ejemplo 2
Escenario: la puntuación de sentimiento de noticias para la volatilidad de la empresa va por encima fuera de lo que indica una volatilidad esperada por encima de la volatilidad implícita de la opción .
Acción: Compre un straddle a corto plazo (la compra tanto de una opción de venta como de una opción de compra) en las acciones de la Compañía..
Estrategia de salida: mantén el equilibrio en la empresa hasta el vencimiento o hasta que se alcance un determinado objetivo de beneficios.
Estrategias de retorno relativo
El objetivo de las estrategias de rentabilidad relativa es replicar ( gestión pasiva ) o superar ( gestión activa ) una cartera de referencia pasiva teórica o un índice de referencia. Para alcanzar estos objetivos, estas estrategias suelen implicar posiciones largas en instrumentos seleccionados. En términos estadísticos, las estrategias de rentabilidad relativa suelen tener una alta correlación con la rentabilidad del mercado. Por lo general, los fondos mutuos tienden a emplear estrategias de rendimiento relativo. A continuación, algunos ejemplos muestran cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de la estrategia de retorno relativo con el propósito de superar al mercado aplicando una estrategia de selección de acciones y haciendo inclinaciones tácticas al modelo de asignación de activos .
Ejemplo 1
Escenario: la puntuación de sentimiento de noticias para la dirección de la empresa va por encima fuera de .
Acción: Compre las acciones de la Compañía..
Estrategia de salida: cuando el sentimiento de noticias califica para la dirección de la empresa cae por debajo , vender las acciones de la empresa para cerrar la posición.
Ejemplo 2
Escenario: la puntuación de sentimiento de noticias para la dirección del sector va por encima fuera de .
Acción: Incluir sector como apuesta táctica en el modelo de asignación de activos.
Estrategia de salida: cuando el sentimiento de noticias califica para la dirección del sector cae por debajo , elimine la apuesta táctica para Sector del modelo de asignación de activos.
Gestion de riesgos financieros
El objetivo de la gestión del riesgo financiero es crear valor económico en una empresa o mantener un determinado perfil de riesgo de una cartera de inversiones mediante el uso de instrumentos financieros para gestionar las exposiciones al riesgo, en particular el riesgo crediticio y el riesgo de mercado . Otros tipos incluyen Divisas, Forma, Volatilidad, Sector, Liquidez, Riesgos de inflación, etc. Como especialización de la gestión de riesgos, la gestión de riesgos financieros se centra en cuándo y cómo cubrir utilizando instrumentos financieros para gestionar exposiciones costosas al riesgo. A continuación, algunos ejemplos muestran cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de gestión de riesgos financieros con el propósito de llegar a mejores estimaciones de riesgo en términos de Valor en Riesgo (VaR) o gestionar el riesgo de una cartera para cumplir con el mandato de la cartera. .
Ejemplo 1
Escenario: El banco opera un modelo VaR para administrar el riesgo de mercado general de su cartera.
Acción: Estime la matriz de covarianza de la cartera teniendo en cuenta el desarrollo de la puntuación de sentimiento de noticias para el volumen. Implementar las coberturas relevantes para alinear el VaR del banco con los niveles deseados.
Ejemplo 2
Escenario: un administrador de cartera opera su cartera hacia un determinado perfil de riesgo deseado.
Acción: Estime la matriz de covarianza de la cartera teniendo en cuenta el desarrollo de la puntuación de sentimiento de noticias para el volumen. Escale la exposición de la cartera de acuerdo con el perfil de riesgo objetivo.
Algoritmos informáticos que utilizan análisis de noticias.
En 0,33 segundos, los algoritmos informáticos que utilizan análisis de noticias pueden notificar a los suscriptores
- de qué empresa se trata la noticia,
- si el sentimiento del artículo de noticias es positivo o negativo,
- si la noticia se clasifica como de importancia relativa alta o baja… relevancia relativa.
- la reacción del precio de las acciones y el aumento en el volumen comercial se concentran en los primeros 5 segundos después de que se publica un artículo de noticias. [6]
Ejecución algorítmica de órdenes
El objetivo de la ejecución algorítmica de órdenes, que forma parte del concepto de negociación algorítmica , es reducir los costos de negociación optimizando el tiempo de una orden determinada. Es ampliamente utilizado por fondos de cobertura, fondos de pensiones, fondos mutuos y otros operadores institucionales para dividir las operaciones grandes en varias operaciones más pequeñas para administrar el impacto del mercado, el costo de oportunidad y el riesgo de manera más efectiva. El siguiente ejemplo muestra cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de ejecución de órdenes algorítmicas con el propósito de llegar a sistemas de negociación algorítmica más eficientes.
Ejemplo 1
Escenario: Es necesario colocar un pedido grande en el mercado de acciones de Company.
Acción: Escale la distribución del volumen diario de la empresa.aplicado en el sistema de negociación algorítmica, teniendo en cuenta la puntuación de sentimiento de noticias para el volumen. A esto le sigue la creación de la distribución de negociación deseada, lo que obliga a una mayor participación en el mercado durante los períodos del día en los que se espera que el volumen sea mayor.
Efectos
Ser capaz de expresar las noticias como números permite la manipulación de la información cotidiana de una manera estadística que permite a las computadoras no solo tomar decisiones que alguna vez fueron tomadas solo por humanos, sino también hacerlo de manera más eficiente. Dado que los participantes del mercado siempre buscan una ventaja, la velocidad de las conexiones informáticas y la entrega de análisis de noticias, medidas en milisegundos, se han vuelto esenciales.
Ver también
Referencias
- ^ Tetlock, Paul C., ¿Las noticias financieras públicas resuelven información asimétrica? (1 de noviembre de 2008). Disponible en SSRN: http://ssrn.com/abstract=1303612
- ^ "Paul Tetlock- Inicio" (PDF) . Mccombs.utexas.edu . Consultado el 26 de julio de 2015 .
- ^ "El impacto de la credibilidad en la fijación de precios del contenido textual gerencial por Elizabeth A. Demers, Clara Vega :: SSRN". Papers.ssrn.com. 7 de junio de 2014. doi : 10.2139 / ssrn.1153450 . SSRN 1153450 . Cite journal requiere
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( ayuda ) - ^ "Más que palabras: cuantificación del lenguaje para medir los fundamentos de las empresas" (PDF) . Gsb.columbia.edu . Consultado el 26 de julio de 2015 .
- ^ "Estimación del riesgo (volatilidad) de la cartera de acciones utilizando información y sentimiento del mercado" (PDF) . Northinfo.com . Consultado el 26 de julio de 2015 .
- ^ Primero en "leer" las noticias: análisis de noticias y comercio algorítmico von Beschwitz, Bastian, Donald B. Keim y Massimo Massa | Junta de Gobernadores del Sistema de la Reserva Federal | Número 1233 | Julio de 2018 | Página 4 de 67