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——华尔街开始对财经新闻数据分析

  阿曼本人曾做了大量基于新闻情绪分析的投资策略研究╯〗『。在2015年的一项研究中∞▽,他在高频实时数据分✚析的基础上创建了︼◥▽※“基于⁑新闻的经济↓意外指数╳≡”︻①〖。然后

  卐√↓╰↙,他利☇用这些指数建立了两个宏观投资模型∞⌒︼〓√〓,分别是四大经济体(↔美国∑╭、欧盟︾▼●◢△、英国↙︾↙◇√」、日本)主权债期货交易↘□▽ζ,以及美国国债期货利差交易▼▓←⌒。

  专注于量化金融领域的美国经济智库The Thalesians创始人沙希德-阿曼』(Saeed Amen)对彭博说╰╯〖⌒∞◣,旧金山联储研究报告的得出的结果是说得通的●△〒∩↓◢。︻∑卐△◢♂“因为经济新❄闻本身就是所▷发布╮经济数✌据的一种体现↓↑↘。〈〉同时◎◥♂『,经济✔新闻中包含着前瞻性的评论◆∩〇◥。╯◆〒”

  相关研✗◘☪究还表❖明︼ω︻∩,在线搜索行为不仅会影▸¤响◬股市卐走▣势▓▼,还影响到流动性不那么强的房地产市场╱◇︻。研究称▲≡▽

  ⊙,买家◐在评估可获取信息时的搜索密度越大』◣◥︼,价格受到的影响就越大㊣〒↑╮。

  除☚了报⊙纸这样的传统媒体△◤「√◥,社交媒体和搜索引擎等也已成为此类研究关注的对象◤∮■。其中就包括新任美国总统特朗普爱不释手的推特(Twitter)〗▼▓■∮╰。

  阿曼这一研究的特别之处在于

  ㊣╭,他将新闻情绪分析应用到了宏观资产领域→╳◣,而不是☎具体的股票投资╱∮。由于难以建立准确模型╯≡①↙⊙,这种宏观领域☾的运用被认为是一✳项复杂的工作╲↓◣◥◥∏。

  英国利物浦大学金融学教授科斯◬塔斯-米拉斯(Costas Milas)2015年参与的一项研究显示◎№,在当时的希腊债务危机期»间〇◇↘㊣,与︼∩“希腊退欧№※╯↓”(Grexit)相关的社交媒体讨论和谷歌搜☃索影响到了德国与一些欧元区外围国家之间的利差】√╱「↑。这种影响甚至超出了经济数据的影响╬╱⊙。

  这种方法与通常使用的文本 式(或词库式)分析方法形成鲜明对比◣↑【◆╯◢。文本式研究方法基于⊙』文章中一些☷特定词语(如糟糕⊙︾∩、疲弱╭■①、平稳「∏︼、强劲等等)出现的频率来♩→▆判断一篇报☪道★的情绪倾◣向〒◣◣〗∞╱。为了◢达到◄对✿比的目的※ζ↑∑,研究者同时使用★了▌这两种方▓法▲〇︼。

  ㄨ卐→ξ︽㊣“经济新闻本身就是所发布经济▲数据的一种体现╭卐╮↙『》。同时◆□〖,经济新闻中包 含着前瞻性的评论←→↙※□。,√◇”

  米拉斯参与∑的♬研究还发现〇㊣◣↓,谷歌和F ace◦book上的◤↑“希腊退欧╱↙︽”搜索查询对市场↓造成的⊙影响不及큐推特热词♬标签◎ ︽↙∩◥ㄨ々“#Grexit︻▽”╰①ㄨ『ㄨ。他认✉〓为这是意☀料♀之中▬█的⌒◎♂。因为比起F☎a☾₪cebook¤◥▼▼,人们更愿意点击推特♪∮上的链接¤√∩。

  他在研究中的 一个直觉性发现是◥〗■※⊙,表现最佳×的交易规则往往与「ζ︻⌒“战争冲突╬╳↙①”和╬□¤“安全ㄨξ”等新闻话题相◑关ω▲●∏。他说ξ╰◣〓:╲︾▼↓╱“在地▲♝缘政治↔明█显不稳定▼的时期↓」卐◆》,我们可能会看到投资者从风险资产转向避险资产◢◤,比如☼美国国债∩〓№←︽。↑◣卐◤”

  就☺在美国媒体公█信力因大选纷争备受质疑之际》☉♂,经风险调整后ω

  ①,新闻报道«在预测经济活动方面具备巨大☆潜力〖≡〇←≡。基于新闻情绪分析的美国国债利差交易组合ⓛ回报率为0【◣◥.9〇︻,衡量新闻报道所▧含情绪的指标与同时期商业周期指标之间存☀在很强关联性【』【。经济学家们选取了1980年1月至2015年4月美国16家主要报纸的经济新闻报道和社论】ω∩々【◢,旧金山▼联储的一▀项研究证明◣╲▼√,新闻报道中所隐含◄的情绪变化能预测 未来经济活动←◆★◥@╱。旧金山联储的经济学家发现@≡,同时↑ζ,﹏﹏再依▧据特定标准从中挑选大约◂23↓〓▓.1万篇文章作为研究对象◥◥≡◣∮。相应的被动管理组▅合为0╲ω∏.46「〖【╬←ξ。

  关于新闻报道如何影♛响金融市场的研究并非是新鲜事物【】→∞▓□。不过〒∏▓∞,旧金山联储‿这✎一研究的特殊背景『在❥于▲︼♂,基于大数据和计算机算法的量化投资策略正在金融行业变得更加繁荣♀∩※≡◣。

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