211service.com
AI, kuris renkasi akcijas geriau nei profesionalai
Gebėjimas numatyti akcijų rinką yra, kaip jums pasakys bet kuris Volstryto kiekybinis prekybininkas (arba kiekybinis), licencija spausdinti pinigus. Taigi visiems, kurie mėgsta pinigus, turėtų būti įdomu, kad nauja sistema, kuri veikia visiškai kitaip nei ankstesnės automatizuotos prekybos sistemos, gali įveikti geriausius Volstrito kiekybinius investicinius fondus savo žaidime.
Ji vadinama Arizonos finansinio teksto sistema arba AZFinText ir veikia perimant didelius finansinių naujienų kiekius (pirminiais bandymais iš „Yahoo Finance“) kartu su kas minutę atliekamais akcijų kainų duomenimis, o vėliau naudojant pirmąją informaciją. kaip nuspėti pastarąjį. Tada jis perka arba trumpina visas akcijas, kurios, jo manymu, per ateinančias 20 minučių pajudės daugiau nei 1 % dabartinės kainos – ir ji niekada nelaiko akcijų ilgiau.
Sistemą sukūrė Robertas P. Schumakeris Ionos koledžo Naujajame Rošelyje ir ir Hsinchunas Chenas Arizonos universitete ir buvo pirmą kartą aprašyta straipsnyje paskelbta šių metų pradžioje. Abu mokslininkai toliau eksperimentuoja ir tobulina sistemą – daugiau apie tai žemiau.
Naudojant duomenis iš penkių savaičių iš eilės 2005 m., laikotarpis pasirinktas dėl neįprasto akcijų rinkos aktyvumo, štai kaip AZFinText veikė, palyginti su fondais, prekiaujančiais tais pačiais vertybiniais popieriais (visi buvo pasirinkti iš S&P 500):
Štai kaip jis veikė, palyginti su 10 geriausių kiekybinių investicinių fondų pasaulyje, kurie visi surenkami iš daug didesnio vertybinių popierių krepšelio, išskyrus, žinoma, patį įtrauktą S&P 500:
Programinė įranga, analizuojanti tekstinę finansinę informaciją – ketvirtines ataskaitas, pranešimus spaudai, naujienų straipsnius – nėra jokia naujiena. Tyrėjai publikuoja šia tema nuo tada bent jau 1990-ųjų viduryje .
Tačiau ankstesnius šios technikos metodus apsunkino prastas našumas (vidutiniškai šiek tiek geresnis už galimybę) ir (arba) reikalavimai dėl nepagrįstų skaičiavimo arklio galių. Schumakeris ir Chenas išsprendžia šias problemas, pirmiausia radikaliai sumažindami teksto, kurį jų sistema turi analizuoti, kiekį, paversdami visus sistemos apdorojamus finansinius straipsnius į žodžius, patenkančius į konkrečias informacijos kategorijas.
Įdomu tai, kad šie metodai ir kategorijos kyla iš klasifikavimo schemų, aprašytų 7 skyriuje Pranešimų supratimo konferencija , vykęs 1997 m., kuris buvo gynybos pažangių tyrimų projektų agentūros projektas, skirtas sukurti naujus ir geresnius būdus, kaip iš tekstų išgauti informaciją ir prasmę. (Tuo metu jie daugiausia dėmesio skyrė teroristinei veiklai Lotynų Amerikoje, lėktuvų katastrofoms, raketų paleidimams ir kitiems su nacionaliniu saugumu susijusiems dalykams.)
Schumakerio ir Cheno sistema daugiausia dėmesio skiria tikriesiems daiktavardžiams – žmonėms ir įmonėms – ir sujungia informaciją apie jų dažnumą su akcijų kainomis tuo metu, kai išleidžiamas naujienų straipsnis. Naudodami istorinių duomenų mašininio mokymosi algoritmą, jie ieško koreliacijų, kurios gali būti naudojamos prognozuojant būsimas akcijų kainas.
Tolesnis darbas su AZFinText sistema atskleidė keistenybių, kurios gali išlikti aktualios arba ne, tyrėjams ir toliau ją taikant kitiems istorinių akcijų rinkų ir finansinių naujienų duomenims. Pavyzdžiui, straipsnyje, aprašytame birželio 6 d. Computational Linguistics in a World of Social Media seminare, Schumaker ieškojo veiksmažodžių, dėl kurių per ateinančias 20 minučių ištekliai gali kilti aukštyn arba žemyn, ir sugalvojo sąrašas 211 terminų, kurie turėjo tam tikrą galią pakeisti akcijų kainas. (Jo darbe „veiksmažodis“ yra techninis terminas ir nevisiškai atitinka įprastą žodžio apibrėžimą.)
Pasak Schumakerio:
Penki veiksmažodžiai, turintys didžiausią neigiamą įtaką akcijų kainai, yra čia, palyginamas, mokestis, aukščiausiojo lygio susitikimas ir žalias . Jei veiksmažodis čia turėtų pasirodyti finansiniame straipsnyje, AZFinText sumažintų kainą 0,0029 USD. Nors šio judesio gali atrodyti nedaug, nuolatinis neigiamų veiksmažodžių vartojimas yra priedas.
Penki veiksmažodžiai, turintys didžiausią teigiamą poveikį akcijų kainoms, yra pasodintas, anonsuojantis, priekinis, mažesnis ir neapdorotas .
Schumakeris nebandė nustatyti, kodėl šios konkrečios sąlygos keičia akcijų kainas, tačiau įdomu pastebėti, kad akcijų rinka nemėgsta rinkodaros madingo žodžio žalia, tačiau labai džiaugiasi išgirdęs bet kokias naujienas apie terminą „nafta“, pvz. Alyva.