Estratégias de negociação para explorar blog e sentimento de notícias. A mineração de ouro (também conhecida como análise de sentimento) 1, 2 foi primeiramente proposta no início deste século e tornou-se uma área de pesquisa ativa gradualmente. Além disso, várias aplicações práticas de mineração de opinião, tais como preços de produtos 3, inteligência competitiva 4, previsão de mercado 5, 6, previsão de eleições 7, 8. análise de relacionamento com a nação 9 e detecção de risco em sistemas bancários 10, atraem amplas atenções de Comunidades industriais. Por outro lado, o crescimento das mídias sociais. O comércio eletrônico e os sites de revisão on-line, como Twitter, Amazon e Yelp, fornecem uma grande quantidade de corpos que são recursos cruciais para a pesquisa acadêmica. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Como a prevalência de mídias sociais na Internet, a mineração de opinião tornou-se uma abordagem essencial para analisar tantos dados. Várias aplicações aparecem em uma ampla gama de domínios industriais. Enquanto isso, as opiniões têm expressões diversas que trazem desafios de pesquisa. Tanto as demandas práticas quanto os desafios de pesquisa fazem da mineradora de opinião uma área de pesquisa ativa nos últimos anos. Neste artigo, apresentamos uma revisão das técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) para mineração de opinião. Em primeiro lugar, apresentamos técnicas gerais de PNL que são necessárias para o pré-processamento de texto. Em segundo lugar, investigamos as abordagens da mineração de opinião para diferentes níveis e situações. Em seguida, apresentamos métodos de mineração de opinião comparativa e abordagens de aprendizado profundo para mineração de opinião. Resumo da opinião e tópicos avançados são apresentados mais tarde. Finalmente, discutimos alguns desafios e abrimos problemas relacionados à mineração de opinião. Texto completo Artigo Nov 2016 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Shiliang Sun Chen Luo Junyu Chen quotNossos resultados estão em conformidade com os de 14, onde foi mostrado que a polaridade do sentimento não é capaz de capturar a relação de causalidade de todos os índices. Nossos resultados também estão em conformidade com os de 15, 16, onde foi demonstrado que o sentimento e o volume de tweets afetam os preços das ações mudam. O mesmo pode ser dito para 3, 4, mesmo que eles usem comportamentos de sentimento diferentes que se baseiam na emoção apresentada no conteúdo de tweets. Quot Mostrar resumo Esconder abstract RESUMO: usuários de redes sociais hoje em dia expressam suas opiniões e sentimentos sobre muitos eventos que ocorrem em suas vidas. Para certos usuários, alguns dos eventos mais importantes são os relacionados aos mercados financeiros. Um campo de pesquisa interessante surgiu na última década para estudar a possível relação entre a flutuação nos mercados financeiros e as mídias sociais online. Nesta pesquisa, apresentamos um estudo abrangente para identificar a relação entre os tweets relacionados com a árabe e a mudança nos mercados de ações utilizando um conjunto de índices de ações arabes mais ativos. Os resultados mostram que existe uma relação Causalidade de Granger entre o volume e o sentimento dos tweets árabes e a mudança em alguns dos mercados de ações. Texto completo Artigo Jun 2016 Khalid Alkhatib Abdullateef Rababah Mahmoud Al-Ayyoub Yaser Jararweh quotPast estudos de análise de sentimento foram realizados para prever o desempenho de vendas 4, prever o mercado de ações, 5, estudar estratégias de negociação 6, correlacionar as pesquisas de opinião pública para Twitter sentiment 7, E prever os resultados do sentimento 8. Embora algumas pesquisas tenham sido conduzidas para estudar pontos de vista políticos 9 e caracterizar as relações sociais 10, poucos estudos de análise de sentimentos foram conduzidos com o objetivo explícito de prevenção de conflitos ou de consolidação estratégica da paz. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Buscamos desenvolver uma aplicação baseada na web para detectar conflitos emergentes em locais geográficos específicos. O aplicativo dependerá de um feed de informações contínuas de uma fonte de dados como o Twitter. A partir dos dados coletados, identificaremos rajadas de atividade e realizaremos uma análise de sentimento sobre a coleta de texto em cada explosão de atividades. Com base nos resultados da análise do sentimento, identificaremos o tema ou evento de sentimento, a sequência de eventos, a relação entre eventos e a relação entre os atores envolvidos em cada evento. Também identificamos como os atores e eventos estão relacionados entre si. Dado um conjunto de dados do Twitter existente, identificamos problemas ou eventos relacionados que atendem critérios de sentimento específicos, medem como as pessoas se sentem sobre os problemas e examinam a relação entre os eventos, e. Se um evento causar outro ou se um evento foi causado por um ator. Relatório Técnico de Texto Completo Maio de 2016 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Henry Dambanemuya Christopher Ray Análise de Sentido em Finanças Os participantes em mercados financeiros, nomeadamente negociantes, fabricantes de mercado, balcões de bancos de investimento, analistas em fundos de hedge e fundos de investimento como Bem como comerciantes de varejo, todos entram no mercado para explorá-lo de diferentes perspectivas. Para os comerciantes e gestores de fundos, o desafio é transformar a informação do mercado em um aumento no valor de suas participações patrimoniais, ou seja, capturar o alfa sempre evasivo. Onde e como as empresas podem inovar para obter essa análise alfa Sentiment é uma área emergente onde os dados estruturados e não estruturados são analisados para gerar informações úteis que levam a um melhor desempenho. Através da mineração de texto de notícias, microblogs e resultados de pesquisa on-line (Google, Wikipedia), quantidades maciças de dados são destiladas em informações. Essa informação é usada para construir estratégias acionáveis para (i) negociação, (ii) gerenciamento de fundos e (iii) controle de risco. Nesta conferência, líderes de pensamento e especialistas em matéria de assuntos da Europa, Reino Unido, EUA e ÁsiaPac (incluindo Índia e China) apresentam suas descobertas, seus conhecimentos e o estado atual da arte neste campo de Sentiment Análise Rápida de Finanças . O programa centra-se na aplicação da Análise Sentimental aos respectivos modelos de negociação, gestão de fundos e controle de riscos. Líderes de mercado e fornecedores de conteúdos e análises dirigidos a eventos, Thomson Reuters e Bloomberg, e seus especialistas em domínio sênior, apresentam e explicam seus produtos e serviços nesta área de análise de sentimentos aplicada ao financiamento. Áreas temáticas abrangidas: Fundações 038 Tecnologias da Análise do Sentimento para Finanças Análise do Sentido Multidimensional Notícias Reações do Sentimento e do Mercado de Valores Explotivos da Análise do Sentimento nos Mercados Financeiros Quem deve participar A conferência é voltada para os seguintes grupos: Profissionais no setor FinTech Quant equipas do investimento E hedge funds Comerciantes de alta freqüência Prop mesa de negociação de bancos de investimento Empresas de análise de mercado de consumo Introdução e bem-vindo pelo professor Gautam Mitra, Optirisk UCL Prof. Gautam Mitra Gautam Mitra Medição e previsão de comportamento humano usando dados on-line Tobias Preis, Warwick Business School Nesta conversa, eu Descreverá alguns destaques recentes de nossa pesquisa, abordando duas questões. Em primeiro lugar, os grandes recursos de dados podem fornecer informações sobre as crises nos mercados financeiros Ao analisar volumes de consulta do Google para termos de pesquisa relacionados a finanças e visualizações de artigos da Wikipedia, encontramos padrões que podem ser interpretados como sinais de alerta precoce de movimentos do mercado de ações. Em segundo lugar, podemos fornecer uma visão das diferenças internacionais no bem-estar econômico comparando padrões de interação com a Internet. Para responder a esta pergunta, apresentamos um índice de orientação futuro para quantificar o grau em que os usuários da Internet buscam mais informações sobre anos no futuro do que anos no passado. Analisamos os logs do Google e encontramos uma correlação marcante entre o PIB do país e a predisposição de seus habitantes a olhar para a frente. Nossos resultados ilustram o potencial que combina conjuntos de dados comportamentais extensivos para uma melhor compreensão do comportamento econômico humano em grande escala. Tobias Preis TEA COFFEE BREAK A única coisa que todos precisam saber sobre as línguas asiáticas Elijah DePalma, Thomson Reuters Oportunidade é abundante nos mercados asiáticos - do varejo ao banco bancário global. Acessar as ferramentas certas para analisar sentimentos e tendências é especialmente valioso enquanto continuamos a ver turnos, fragmentação e mudanças na paisagem. Da Austrália, para a ASEAN para o Japão, a Thomson Reuters pode ajudá-lo a obter a vantagem, assim como um dos primeiros a fornecer uma ampla gama de análises da língua asiática que o mercado exige. Para ajudá-lo a navegar desafios e oportunidades com as ferramentas de análise de dados adequadas, este seminário web irá discutir: bull New Asia Region Analytics: Inteligência em torno de reações do mercado intradía e dados amplos do mercado sentimento Breadth of Thomson Reuters Data: conjuntos de conteúdo exclusivos, índices de sentimento e cobertura de segurança Em uma variedade de empresas regionais, incluindo empresas no Japão, Austrália e Nova Zelândia, os casos de uso de estilo de investimento: o conteúdo robusto fornece acesso e inteligência que você precisa para até mesmo os estilos e tipos de investimentos mais complexos. Elijah DePalma Insights sobre Sentimentos de Mercado e Estratégias de Negociação Gautam Mitra, OptiRisk Systems Sentiment Analysis está emergindo como uma importante ferramenta de tecnologia suave que está influenciando a Inteligência de Negócios e Avaliação de Desempenho, uma vez que estas são praticadas na indústria e no comércio hoje. Nesta conversa, apresentamos as múltiplas fontes de informação, nomeadamente, News Wires, anúncios macroeconômicos, mídia social, MicroblogsTwitter, Online (pesquisa), como Google Trends e Wiki. Em seguida, descrevemos um modelo pelo qual medimos o impacto destes e, finalmente, como essa medida de impacto é usada para melhorar os modelos preditivos de comportamento de ativos. Como nosso objetivo é melhorar a ALPHA de nossas carteiras comerciais, descrevemos estratégias pelas quais fazemos escolhas Para alocação de ativos. Em particular, descrevemos como aplicar Dominância Estocástica de Segunda Ordem para alocação de ativos e combinar isso com a estratégia Kellys para gerenciamento de dinheiro. Gautam Mitra ALMOÇO Comércio de commodities com base no sentimento Svetlana Borovkova, Vrije Universiteit Amsterdam Nesta apresentação, abordamos a questão da negociação de commodities com base no sentimento de notícias. Em primeiro lugar, descrevemos os efeitos do sentimento de notícias sobre os preços de diferentes futuros de commodities. As estratégias de negociação rentáveis baseadas no sentimento são então construídas para commodities individuais, com o objetivo final de construir uma estratégia de negociação diversificada multi-commodities rentável. O sentimento de notícias é extraído do Thomson Reuters News Analytics Engine (TRNAE) e as commodities negociadas são os componentes do Dow Jones Commodity Index (DJCI). Mostramos que as estratégias de negociação lucrativas baseadas no sentimento podem ser construídas, o que mostra um bom desempenho consistente para várias commodities, bem como para carteiras de commodities. Analisamos as estratégias também em termos de perfis de risco e mostramos como a desvantagem pode ser limitada. Svetlana Borovkova Análise de texto e rede para mineração de sentimentos Enza Messina, Universidade de Milano-Bicocca Nesta palestra, mostramos como as relações sociais podem ser gerenciadas para melhorar a análise do sentimento no nível do usuário de microblogs, superando a limitação do estado da arte Métodos que geralmente consideram postagens como dados independentes. Mostramos como a combinação de conteúdos de postagem e informações de estrutura de rede pode levar a melhorias significativas na classificação de polaridade do sentimento tanto no nível de postagem quanto no nível de usuário. Enza Messina TEA COFFEE BREAK Sentimento em Moedas Changjie Liu, Analytics no MarketPsych Os estudos de Sentiment nos mercados financeiros têm tipicamente foco em ações. Aqui nos concentramos em moedas, observando suas características de sentimento, exemplos de eventos históricos e testando a aplicação de estratégias de sentimento para esta classe de ativos. Changjie Liu Audiência social financeira multidão-inteligência Quase todas as fontes de notícias on-line, que são as fontes tradicionais que conhecemos nos gostos da Bloomberg e da Reuters, são uma fração do conteúdo disponível na World Wide Web. O conteúdo remanescente vem de novas fontes de mídia, incluindo Twitter, YouTube e Facebook geradas por indivíduos que falam de eventos à medida que acontecem. Essas milhões de vozes, quando estruturadas, podem gerar insights que podem ajudar os investidores a tomar decisões de investimento. Esta apresentação abordará como a Sentifi estrutura e fornece essas informações, proporcionando uma vantagem de informação para plataformas de mídia globalmente. Huyen Tran Painel Sessão 2- Novos paradigmas para a análise do sentimento Aplicada aos arquivos da FinançasCategory: Documentos de troca Eu acabei de encontrar este documento e queria documentá-lo aqui para que algo voltasse e testasse para mim, espero que você ache isso tão interessante quanto eu fez. O método tem quatro Parâmetros: Período de Análise de Sentido 8211 Quantos dias de dados de sentimento prévio para usar Prazo de retenção 8211 Quanto tempo para manter uma negociação para Capitalização de Mercado 8211 Do small cap e grande cap responde o mesmo Diversication 8211 Quantos estoques para ter no Portfolio Cada um dos parâmetros do modelo de negociação também é analisado e seus efeitos explicados. O documento descreve um algoritmo de negociação baseado no sentimento de neutralidade do mercado que está testado novamente em um período de cinco anos (2005-2009) e produz alguns retornos excepcionalmente impressionantes quase 40 em certos anos, dependendo da configuração. O que mais gosto do documento é que o recurso de negociação é selecionado com base em critérios fixos (isto é, é o melhor dos sentimentos mais extremos), isso pára os efeitos de polarização positiva, pelo que o autor poderia apenas apresentar cenários lucrativos, escolher os resultados da cereja . O sentimento baseia-se na análise de postagens de notícias, postagens de blog e tweets. Desde que o twitter só surgiu em 2009, os autores tiveram apenas meio ano de dados do Twitter para analisar. Os ótimos resultados neste artigo foram alcançados sem dados do Twitter usando notícias normais e fontes de blog. O artigo mostra que o tamanho do corpus importa, o uso de blogs pode ser um método mais barato para coletar um corpus (raspar muitos feeds de RSS), enquanto que com o Twitter há limitações aos dados que você pode obter gratuitamente (os dados completos começam em 3500 por mês. ). Uma idéia padrão na economia comportamental é que as emoções desempenham um papel importante na tomada de decisões e influenciam profundamente o comportamento de um agente. Esta linha de lógica pode ser aplicada ao mercado de ações, os movimentos de preços são uma função das emoções dos agentes no mercado. Em 2011, um artigo de Johan Bollen, Huina Mao, Xiaojun Zeng, chamado 8220Twitter, o humor prevê o mercado de ações8221. É mostrado que, ao aplicar a análise do sentimento às postagens do twitter (tweets), é possível avaliar o estado emocional atual dos agentes. O artigo continua a argumentar que a emoção do twitter está correlacionada com os movimentos do mercado e, possivelmente, até mesmo preditiva dos movimentos. Depois que este documento de referência foi publicado pela primeira vez, uma série de fundos de hedge tomou a ideia e produziu fundos de twitter, o fundo de twitter mais conhecido publicamente é administrado pela Derwent Capital. Eu planejo investigar essa idéia ainda mais neste blog, mas se você quiser começar antes de mim, o seguinte deve ser útil:
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