المتاجرة استراتيجيات لاستغلال - بلوق و الأخبار - المشاعر

فئة المحفوظات: أوراق التداول لقد جئت للتو عبر هذه الورقة، وأراد توثيقه هنا للحصول على شيء للعودة إلى واختبار لنفسي، ونأمل أن تجد أنها مثيرة للاهتمام كما فعلت. تحتوي الطريقة على أربعة معلمات: فترة تحليل المشاعر 8211 كم يوما من بيانات المعامالت السابقة الستخدام فترة االمساك 8211 كم من الوقت إلمتام صفقة لرأس المال السوقي 8211 هل يستجيب الغطاء الصغير والكبيرة لنفس التنويع 8211 كم عدد األسهم في محفظة يتم تحليل كل من المعلمات نموذج التداول أيضا وأوضح آثارها. وتحدد هذه الورقة خوارزمية تجارية قائمة على المعنويات المحايدة في السوق والتي يتم اختبارها مرة أخرى على مدى خمس سنوات (2005-2009) وتنتج بعض العائدات الرائعة بشكل استثنائي تقريبا 40 في سنوات معينة اعتمادا على التكوين. ما أحب أكثر عن الورقة هو أن يتم تحديد الأصول للتجارة استنادا إلى معايير ثابتة (أي أنها في أعلى ن المشاعر الأكثر تطرفا)، وهذا يتوقف آثار التحيز الإيجابية حيث يمكن للمؤلف مجرد تقديم سيناريوهات مربحة اختيار الكرز النتائج . ويستند هذا الشعور على تحليل المشاركات الإخبارية، بلوق وظائف وتويت. منذ تواجد تويتر فقط حيز الوجود في عام 2009 كان الكتاب فقط نصف سنة من بيانات تويتر لتحليلها. وقد تحققت النتائج الكبيرة في هذه الورقة دون بيانات تويتر باستخدام مصادر الأخبار وبلوق العادية. وتظهر الورقة أن حجم الجسم، واستخدام المدونات قد يكون وسيلة أرخص لجمع جثة (كشط الكثير من آر إس إس)، في حين مع تويتر هناك قيود على ما يمكن الحصول عليه البيانات مجانا (تبدأ داتافيدس كاملة في 3500 في الشهر. ). الفكرة القياسية في الاقتصاد السلوكي هي أن العواطف تلعب دورا كبيرا في صنع القرار وتؤثر تأثيرا عميقا على سلوك الوكلاء. هذا الخط من المنطق يمكن تطبيقها على سوق الأسهم، والتحركات السعر هي وظيفة من مشاعر وكلاء في السوق. في عام 2011 ورقة من قبل يوهان بولن، هوينا ماو، دعا شياوجون تسنغ المزاج 8220Twitter يتوقع سوق الأسهم 8221. فإنه يظهر أنه من خلال تطبيق تحليل المشاعر على المشاركات تويتر (تويت) فمن الممكن لقياس الحالة العاطفية الحالية من وكلاء. ثم تستمر الورقة في القول بأن مشاعر تويتر ترتبط بحركات السوق وربما حتى تنبؤية للحركات. بعد أن نشرت هذه الورقة التاريخية لأول مرة عددا من صناديق التحوط اتخذت الفكرة وأنتجت أموال تويتر، يتم تشغيل صندوق تويتر الأكثر شهرة من قبل ديروينت كابيتال. أخطط على التحقيق في هذه الفكرة أكثر في هذه بلوق، ولكن إذا كنت تريد أن تبدأ قبل لي ما يلي يجب أن تكون مفيدة: استراتيجيات التداول لاستغلال مدونة والأخبار المشاعر. كوتوبينيون التعدين (المعروف أيضا باسم تحليل المشاعر) 1، 2 واقترح أولا في أوائل هذا القرن، وأصبحت مجال البحوث النشطة تدريجيا. وعلاوة على ذلك، فإن التطبيقات العملية المختلفة لتعدين الرأي، مثل تسعير المنتجات 3، والاستخبارات التنافسية 4، والتنبؤ بالسوق 5، 6، والتنبؤ بالانتخابات 7، وتحليل العلاقة القومية 9، والكشف عن المخاطر في النظم المصرفية 10، المجتمعات الصناعية. من ناحية أخرى، نمو وسائل الاعلام الاجتماعية. والتجارة الإلكترونية ومواقع مراجعة على الإنترنت، مثل تويتر، والأمازون، والصرخة، ويوفر كمية كبيرة من الشركات التي هي موارد حاسمة للبحوث الأكاديمية. عرض موجز ملخص إخفاء: مع انتشار وسائل الإعلام الاجتماعية على شبكة الإنترنت، أصبح استخراج الرأي نهجا أساسيا لتحليل الكثير من البيانات. وتظهر تطبيقات مختلفة في مجموعة واسعة من المجالات الصناعية. وفي الوقت نفسه، الآراء لها تعابير متنوعة والتي تجلب تحديات البحث. كل من المطالب العملية والتحديات البحثية جعل التعدين الرأي مجالا بحثيا نشطا في السنوات الأخيرة. في هذه الورقة، نقدم استعراضا لتقنيات معالجة اللغات الطبيعية (نلب) لتعدين الرأي. أولا، ونحن نقدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية العامة التي هي مطلوبة للنص المعالجة المسبقة. وثانيا، نقوم بالتحقيق في نهج استخراج الرأي لمختلف المستويات والحالات. ثم نقدم التعدين المقارنة الرأي ونهج التعلم العميق لتعدين الرأي. يتم عرض تلخيص الرأي والمواضيع المتقدمة في وقت لاحق. وأخيرا، نناقش بعض التحديات والمشاكل المفتوحة المتعلقة بتعدين الرأي. النص الكامل المادة تشرين الثاني / نوفمبر 2016 المجلة الدولية لعلوم الحاسوب المتقدمة وتطبيقات شيليانغ صن تشن لوه جونيو تشن النتائج النهائية تتفق مع نتائج 14 حيث تبين أن القطبية المشاعر ليست قادرة على التقاط العلاقة السببية لجميع المؤشرات. نتائجنا تتفق أيضا مع تلك 15، 16 حيث تبين أن مشاعر تويت وحجم يؤثر على أسعار الأسهم تتغير. ويمكن أن يقال نفسه لمدة 3، 4 حتى لو كانوا يستخدمون سلوكيات المشاعر المختلفة التي تقوم على العاطفة المقدمة في محتوى تويت. كوت شو أبستراكت هايد أبستراكت الملخص: يعبر مستخدمو الوسائط الاجتماعية في الوقت الحاضر عن آرائهم ومشاعرهم حول العديد من الأحداث التي تحدث في حياتهم. بالنسبة لبعض المستخدمين، بعض من أهم الأحداث هي تلك المتعلقة بالأسواق المالية. وقد ظهر مجال بحثي مثير للاهتمام خلال العقد الماضي لدراسة العلاقة المحتملة بين التذبذب في الأسواق المالية ووسائل الإعلام الاجتماعية عبر الإنترنت. في هذا البحث نقدم دراسة شاملة للتعرف على العلاقة بين التغريدات العربية ذات الصلة بالمالية والتغير في أسواق الأسهم باستخدام مجموعة من مؤشرات الأسهم العربية الأكثر نشاطا. وأظهرت النتائج وجود علاقة غرانجر سببية بين حجم ومشاعر التغريدات العربية والتغيير في بعض أسواق الأسهم. النص الكامل المادة يونيو 2016 خالد الخطيب عبداللطيف ربابة محمود الأيوب ياسر جارروه تم إجراء دراسات تحليل معنوية في التنبؤ بأداء المبيعات 4، والتنبؤ بأسواق الأوراق المالية، و 5، واستراتيجيات التداول للدراسة 6، وربط استطلاعات الرأي العام مع مشاعر تويتر 7، والتنبؤ بنتائج المشاعر 8. في حين أجريت بعض البحوث لدراسة المواقف السياسية (9) وتوصيف العلاقات الاجتماعية 10، لم يتم إجراء سوى القليل من دراسات تحليل المشاعر بهدف واضح هو منع الصراع أو بناء السلام الاستراتيجي. كوت شو أبستراكت هايد أبستراكت الملخص: نسعى إلى تطوير تطبيق يستند إلى الويب لكشف النزاعات الناشئة في مواقع جغرافية معينة. التطبيق سوف تعتمد على تغذية المعلومات المستمر من مصدر البيانات مثل تويتر. من البيانات التي تم جمعها، وسوف نقوم بتحديد رشقات النشاط وتشغيل تحليل المشاعر على جمع النص في كل نشاط النشاط. واستنادا إلى نتائج تحليل المشاعر، سنحدد موضوع المشاعر أو الحدث، وتسلسل الأحداث، والعلاقة بين الأحداث، والعلاقة بين الجهات الفاعلة المشاركة في كل حدث. وسوف نحدد أيضا كيفية ارتباط الجهات الفاعلة والأحداث ببعضها البعض. وبالنظر إلى مجموعة بيانات تويتر الحالية، فإننا نحدد المشكلات أو الأحداث ذات الصلة التي تستوفي معايير معنوية محددة، وقياس مدى شعور الناس بالمشكلات، ودراسة العلاقة بين الأحداث على سبيل المثال. إذا تسبب حدث ما في حدث آخر أو حدث حدث من قبل جهة فاعلة. النص الكامل للتقرير الفني مايو 2016 المجلة الدولية لعلوم الكمبيوتر المتقدمة وتطبيقات هنري دامبانيمويا كريستوفر ريدوتش بانكس وضع فريق استراتيجية الكمية (الولايات المتحدة) معا قطعة التالية حول هذا الموضوع (ملاحظة: أبحاثهم متاحة للعملاء، ولكنني وجدت أن شخص ما تم تحميلها قطعة إلى موقع ويب رسمية). في حالة وفاة الرابط، بعض من الأوراق الأكاديمية التي الموقع هي: مقدمة لها يقول: هذا الشهر ونحن معالجة مجموعة جديدة أخرى من البيانات: المشاعر الإخبارية. إن القراء المنتظمين لأبحاثنا سيعرفون أن هذا موضوع يثير اهتمامنا بشكل خاص، وقد قمنا بالفعل بالكثير من العمل فيه. وفي هذا التقرير بالذات، نأخذ ما نعتقد أنه نهج مبتكر لدراسة القدرة التنبؤية بدلا من استخدام النماذج الخطية القياسية، فإننا نركز على ثلاثة نماذج غير خطية لنوع التعلم: أشجار التصنيف والانحدار، وغابات تصنيف وأشجار الانحدار، وخطوط الانحدار التكيفية متعددة المتغيرات. كل هذه النماذج الثلاثة فريدة من نوعها لأنها تسمح لنا باتخاذ نهج مركز البيانات لتحليلنا. وبدلا من تحديد العلاقة الافتراضية ثم اختبارها، نسمح للبيانات بتحديد شكل النموذج. هذا يسمح لنا لفهم أفضل المتغيرات داخل مجموعة البيانات لدينا هي الأكثر أهمية في تحديد ما بعد الحدث عوائد غير طبيعية. كما أنه يسمح لنا لنمذجة العلاقات غير الخطية المعقدة التي قد لا تكون واضحة للوهلة الأولى. وعموما نجد أن المشاعر الإخبارية، جنبا إلى جنب مع النماذج غير الخطية، يمكن أن تولد ألفا. وحتى أفضل، نجد أن هذا ألفا غير مرتبط نسبيا بالعوامل الكمية التقليدية. بالطبع، هناك أيضا الجانب السلبي. القدرة التنبؤية للمشاعر الإخبارية هي قصيرة الأجل يتم الحصول على أفضل النتائج عند التنبؤ فقط في الأيام الخمسة المقبلة. ولذلك، بالنسبة لبعض المستثمرين الكميين، فإن الإشارة من تلقاء نفسها قد يكون دوران أكثر من اللازم لتكون قابلة للحياة. ومع ذلك، فإننا نبين أن هناك طرقا حتى للمستثمرين ذوي التردد المنخفض لاستخدام بيانات المشاعر الإخبارية لتعزيز عملية اختيار الأسهم الخاصة بهم. النتائج أولا، يظهر المؤلف أن هناك، كما هو متوقع، فرقا إحصائيا واقتصاديا في العائدات على أيام الأخبار مقارنة بالأيام غير الأخبار. أيضا، في حين أن اتجاه الفرق هو وفقا للمشاعر، وحجم الفرق لا تتعلق الأخبار الإيجابية أو السلبية. وهذه الاختلافات في العائدات بين الأخبار والأخبار غير المتداولة هي في الواقع غير متجانسة فيما بين الأرصدة: فالمخزونات الصغيرة وغير السائلة تميل إلى أن تتفاعل بقوة أكبر، كما هو الحال بالنسبة للأسهم المنخفضة إلى السوق والأسهم المرتفعة للتذبذب. من وجهة نظر الصناعة، ردود الفعل تختلف أيضا بشكل كبير، في حين لا تزال كبيرة، في كل مجموعة. ومن المثير للاهتمام، دزيلينسكي أخيرا يجد أن هناك علاوة المخاطر المرتبطة حساسية الأخبار، وأن هذه الظاهرة لا تزال بعد السيطرة على عوامل الخطر المعروفة. إن العائد الشهري على محفظة التحوط يختلف كثيرا عن الصفر ويقف عند 0.95 في المتوسط. ولا تزال الاستراتيجية تظهر بعض التحذيرات الهامة على بعض عوامل الخطر، كما كان متوقعا من انحدارات الفريق في العينات الفرعية. في نفس القطعة، يذكر دب أيضا حكاية تحذيرية على كل هذه المقاربات التي قالها تيم لوران وبيل ماكدونالد في مجلة المالية، 2011 (عندما تكون المسؤولية ليست مسؤولية تحليل النص، والقواميس، و 10 كس، هنا) . في تحليلها أنها تظهر أن يستخدم عادة هارفارد قاموس علم النفس غير كافية لتصنيف المشاعر في السياق المالي. النتائج التي توصلوا إليها محددة لتحليل 10 كيلو، ولكن ربما أيضا يدل على الصعوبات العامة مع البرمجة اللغوية العصبية في التمويل. بعض النتائج الخاطئة: إن معظم التصنيفات الخاطئة تقوم ببساطة بإدخال ضجيج في التقديرات. إن بعض التصنيفات الخاطئة تعطي إيجابيات كاذبة (على سبيل المثال، يكون السرطان سلبيا في العادة، ولكن في السياق المالي يكون محايدا، على الأرجح يشير إلى قطاع الصناعة، (بوسيتيفينغاتيف) التي تعطي عوائد صغيرة (إيجابية) ليست ذات دلالة إحصائية، وهناك بالطبع العديد من المحاذير: هذا النهج هو التمويل الأكاديمي السائد، مع كل إيجابياته وسلبياته (الايجابيات: النهج النظيف، الاستنساخ، البساطة يقترح فرصة منخفضة للبيانات - الاستثناءات: ليس بالمعنى الدقيق للكلمة، و - في هذه الحالة - فإنه لا يستخدم تقطيع التكنولوجيا الحافة). تستند النتائج إلى عوائد محفظة الأفق الطويل (بويشورت و عقد إستراتيجية على أفق مدته 12 شهرا) يقتصر التحليل النصي على معلومات التردد المنخفض (10-كس) في مقابل معلومات الترددات المتوسطة التي تقدمها الأعلاف الإخبارية الرد أكت 16 16 في 0:38 جوابك 2017 كومة إكسهانج، أنا أرشيف نكمونثلي: مايو 2012 جئت للتو عبر هذه الورقة، وأراد أن توثيقه هنا للحصول على شيء للعودة إلى واختبار لنفسي، ونأمل أن تجد أنها مثيرة للاهتمام كما فعلت. تحتوي الطريقة على أربعة معلمات: فترة تحليل المشاعر 8211 كم يوما من بيانات المعامالت السابقة الستخدام فترة االمساك 8211 كم من الوقت إلمتام صفقة لرأس المال السوقي 8211 هل يستجيب الغطاء الصغير والكبيرة لنفس التنويع 8211 كم عدد األسهم في محفظة يتم تحليل كل من المعلمات نموذج التداول أيضا وأوضح آثارها. وتحدد هذه الورقة خوارزمية تجارية قائمة على المعنويات المحايدة في السوق والتي يتم اختبارها مرة أخرى على مدى خمس سنوات (2005-2009) وتنتج بعض العائدات الرائعة بشكل استثنائي تقريبا 40 في سنوات معينة اعتمادا على التكوين. ما أحب أكثر عن الورقة هو أن يتم تحديد الأصول للتجارة استنادا إلى معايير ثابتة (أي أنها في أعلى ن المشاعر الأكثر تطرفا)، وهذا يتوقف آثار التحيز الإيجابية حيث يمكن للمؤلف مجرد تقديم سيناريوهات مربحة اختيار الكرز النتائج . ويستند هذا الشعور على تحليل المشاركات الإخبارية، بلوق وظائف وتويت. منذ تواجد تويتر فقط حيز الوجود في عام 2009 كان الكتاب فقط نصف سنة من بيانات تويتر لتحليلها. وقد تحققت النتائج الكبيرة في هذه الورقة دون بيانات تويتر باستخدام مصادر الأخبار وبلوق العادية. وتظهر الورقة أن حجم الجسم، واستخدام المدونات قد يكون وسيلة أرخص لجمع جثة (كشط الكثير من آر إس إس)، في حين مع تويتر هناك قيود على ما يمكن الحصول عليه البيانات مجانا (تبدأ داتافيدس كاملة في 3500 في الشهر. ). في هذا البرنامج التعليمي السريع وسوف أعرض مكتبة بيرفورمانساناليتيكش، المكتبة يتيح لنا بسهولة تحليل أداء استراتيجياتنا. في هذا البرنامج التعليمي سوف تتعلم كيفية رسم عوائد التراكمية والهبوط مقارنة مع فهرس، إخراج جدول مقاييس الأداء الشهري، واستخدام بوكسبلوتس للتحقيق في القيم المتطرفة الاستراتيجية وأخيرا رسم بياني رسم بياني للعائدات وتراكب مع تدابير إحصائية مختلفة. سوف تحتاج إلى بعض البيانات العوائد لهذا البرنامج التعليمي، لقد قمت بإنشاء ملف مع بعض العوائد في لتحصل على انك بدأت: strategicyperfomance. csv مخرجات الصورة الثلاثة هي: إخراج النص هو: