竞争情报 ---竞争情报方法论

【CI Vendor】炒股神器Sentiment Analysis——情报服务新模式 VI

供稿人:陈煦  供稿时间:2016-3-4   关键字:Sentiment  Analysis  情报服务  新模式  情感分析  CI  Vendor  

【CI Vendor】系列文章,旨在为大家介绍大数据、纳米卫星、深度学习等重磅技术变革下,所催生的一批竞争情报行业新模式、新业态。

炒股神器 Sentiment Analysis

股市大盘涨跌真的可以有情报来预测吗?答案是肯定的。一直为金融市场非理性举动所困惑的投资者,终于有了一扇可以了解心灵世界的窗户——情感分析技术(Sentiment Analysis)

通过Twitter感知市场情绪

早在2011年5月,英国伦敦有家名为德温特资本市场(Derwent Capital Market,简称DCM)的公司就推出了规模为4000万美金的对冲基金——德温特绝对回报基金(Derwent Absolute Return Fund Ltd)。该基金通过分析Twitter 的数据内容来感知市场情绪,从而指导进行投资。

用数据来量化人们的情感

灵感来源于美国印第安纳大学研究数据和金融关系的教授约翰·博伦(Johan Bollen)主笔发表的一份研究报告(Twitter moodpredicts the stock market)。报告称,推特情绪能够平均提前3天预测道琼斯指数的走向。

报告中使用Opinion Finder和Google-Profile of Mood States两款推特情绪追踪工具(前者可以衡量积极与消极情绪,后者则可以衡量喜悦、悲惨、冷静、紧张、确定和积极等情绪),对2008年3月至12月间的近千万条推文进行了研究。

样本范围不限于华尔街交易员、公司CEO等企业和金融界人士的情绪,而是无分地域、职业等因素,最大范围地随机抽取样本,试验发现这样获得的预测结果是最精准的。

报告随即对这些情绪进行打分,分数区间是1到100。1分最悲惨,意思是“绝对不要持有”,100分最积极,意思是“买入,别错失机会了”。将每天量化好的情绪分值连成走势图,跟道琼斯工业指数的走势图做对比。报告发现,如果将推特情绪走势图向后挪3天,两条走势线走势相似,吻合度达87.6%。

DCM公司通过与博伦教授合作,具体做法为,利用计算机程序,对Twitter上的推文进行抽样,抓取例如“我感觉”、“我认为”、“……让我觉得”等表达投资者和公众情绪的语句进行分析、归纳,然后作出推断。

这一技术让投资者看到了另一种可能。正如该基金创始人保罗•郝汀(Paul Hawtin)表示:“长期以来,投资者已经广泛地认可金融市场由恐惧和贪婪驱使,但我们从未拥有一种技术或数据来量化人们的情感。”

现状及未来发展

尽管因为筹资困难,以及博伦教授终止合作,基金只运行了一个月,但一月间却表现不俗。在全球金融市场一片愁云,当月标普500指数下跌2.2%的情况下,基金首月的收益率就达到1.85%,让平均数只有0.76%的其他对冲基金相形见绌。

而后,该公司创始人保罗•郝汀于2013年5月又创立了Cayman Atlantic——一家运用实时社交媒体数据发现交易机会的投资管理公司。公司通过社交媒体数据挖掘现时新闻和人们的情感倾向,进行分析预测。从公司官网公布的数据来看,近几年的表现还是不错的。

在我国的环境里,新浪微博和Twitter在信息量、信息自由度、信息前瞻性等方面,有明显的缺陷。而股市受国家政策和新闻的影响更多一些。2014年4月香港城市大学,香港浸会大学和上海交大的几位学者发表了文章(News impact on stock price return via sentiment analysis),通过分析过去5年的香港股价和新闻文章,研究了新闻对股价的影响,研究发现情感分析(sentiment analysis)确实能够提升预测的准确性,且该方法要优于词袋(bag-of-words)建模方法。

或许在不久的将来,情感分析情报会在中国股市预测找到用武之地,我们拭目以待。


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