Os preços do petróleo são notoriamente difíceis de explicar e prever. A literatura acadêmica sugeriu qualquer coisa, desde os preços reais do petróleo, seguindo uma caminhada aleatória sem deriva, até o poder explicativo dos fatores de preços do petróleo para variar ao longo do tempo e com diferente importância em diferentes horizontes temporais. A natureza sempre em mudança deste relacionamento preditivo contribui para a dificuldade de previsão dos preços do petróleo. Além disso, os preços do petróleo não são apenas relacionados aos fundamentos econômicos, mas também aos eventos geopolíticos que são muito mais difíceis de quantificar. No entanto, com o surgimento de grandes análises de dados, os conjuntos de dados tornaram-se mais facilmente disponíveis que quantificam os eventos macroeconômicos e geopolíticos - oferecendo novos caminhos para explorar a captura de 8220alfa18221. O estudo Brandt (Duke University) amp Gao (Universidade do Luxemburgo) usou os dados RavenPack para comparar e contrastar a importância das informações macroeconômicas e geopolíticas. O quê Brandt amp Gao (Duke University University of Luxembourg) usa a análise Big Data dos RavenPack39 para prever os preços do petróleo. Para o petróleo bruto. Segunda-feira, 26 de setembro de 2017 Ao avaliar uma estratégia, sua capacidade geralmente é negligenciada, mas seu desempenho pode ser consideravelmente afetado pelo capital investido. Por exemplo, as estratégias que envolvem empresas de pequenas capitais podem parecer muito rentáveis à primeira vista, mas seu desempenho pode se deteriorar rapidamente como escala de ativos sob gestão (AUM). O principal motivo é que as empresas de pequenas capitais são geralmente associadas a restrições de liquidez mais rigorosas, o que as torna mais difíceis de negociar sem mover o preço das ações8230 160160 Uma solução potencial160Propagate o sinal em empresas economicamente vinculadas para aumentar o tamanho do portfólio Supply-chain e a paisagem competitiva As informações podem ajudar a criar portfólios mais escaláveis a partir de sinais pouco frequentes ou escassos. Descobrir as relações comerciais entre as empresas pode ajudar a construir estratégias de investimento rentáveis. Nenhuma empresa opera isoladamente, tudo faz parte de um ecossistema composto por fornecedores, concorrentes, clientes e parceiros, também conhecidos como empresas economicamente vinculadas. Compreender as relações empresariais de uma empresa informa os investidores sobre suas oportunidades de negócios e exposição ao risco. Por exemplo, analisar o sentimento de uma empresa pode dizer-lhe como o mercado pode perceber seus fornecedores ou concorrentes e isso pode ser explorado para obter portfólios de investimentos maiores e mais escaláveis. White Papers. Descubra aplicações práticas para nossos dados em eventos financeiros. Navegue nos materiais da conferência anual de análise de dados do RavenPacks e outros eventos que participamos nas Amostras de Dados. Amostras de dados gratuitas para potenciais clientes Receba atualizações por e-mail da última Pesquisa RavenPacks. Opiniões de sentimentos e opiniões de especialistas também em Bloomberg: RPNATrading Strategies to Exploit Blog and News Sentiment. 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, 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 riscos 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 pesquisa acadêmica. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: como a prevalência das 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 tornam a mineração 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. Primeiro, 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 aprendizagem profunda para mineração de opinião. Resumo da opinião e tópicos avançados são apresentados mais tarde. Finalmente, discutimos alguns desafios e problemas abertos relacionados à mineração de opinião. Texto completo Artigo Nov 2017 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Shiliang Sun Chen Luo Junyu Chen quotNossos resultados estão em conformidade com os dos 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 dos 15, 16, onde foi demonstrado que o sentimento e volume de tweets afetam os preços das ações mudam. O mesmo pode ser dito para 3, 4, mesmo que eles usem diferentes comportamentos de sentimento que se baseiam na emoção apresentada no conteúdo de tweets. Quot Show abstract Hide 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 emergiu 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 usando um conjunto de índices de ações árabes mais ativos. Os resultados mostram que existe uma relação Granger Causalidade entre o volume e o sentimento dos tweets árabes e a mudança em alguns dos mercados de ações. Texto completo Artigo Jun 2017 Khalid Alkhatib Abdullateef Rababah Mahmoud Al-Ayyoub Yaser Jararweh quotPast estudos de análise de sentimento foram conduzidos para prever o desempenho das 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 os 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 um aplicativo baseado 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 atividade. 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 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 a 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 2017 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, criadores de mercado, bancos de investimento de bancos de investimento, analistas em hedge funds 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 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 a Índia e a China) apresentam suas descobertas, seus conhecimentos e o estado atual da arte neste campo emergente de Sentiment Analysis Applied to Finance . O programa centra-se na aplicação da Sentiment Analysis aos respectivos modelos de negociação, gestão de fundos e controle de riscos. Líderes de mercado e fornecedores de conteúdos e análises dirigidos a eventos, a saber, 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 Explotivando a Análise do Sentimento nos Mercados Financeiros Quem deve participar A conferência é voltada para os seguintes grupos: Profissionais no setor FinTech Quant equipas de investimento E fundos de hedge Comerciantes de alta freqüência Proposar 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 marcante correlação entre o PIB do país e a predisposição de seus habitantes a aguardo. 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 coisa certa que todas as quantidades precisam saber sobre 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 em desafios e oportunidades com as ferramentas de análise de dados adequadas, este Webinar discutirá: bull New Asia Region Analytics: Inteligência em torno de reações do mercado intradía e dados amplos sobre o sentimento do mercado Bull Breadth of Thomson Reuters Data: conjuntos de conteúdo exclusivos, índices de sentimentos e cobertura de segurança Em uma variedade de empresas regionais, incluindo empresas no Japão, Austrália e Nova Zelândia Bull Casos de uso de estilo de investimento: um 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 a 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 dos ativos. Como nosso objetivo é melhorar a ALPHA de nossas carteiras comerciais, descrevemos as 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 LUNCH BREAK Sentiment-based Commodity Trading Svetlana Borovkova, Vrije Universiteit Amsterdam Nesta apresentação, abordamos a questão da negociação de commodities com base no sentimento de notícias. Primeiro, descrevemos os efeitos do sentimento de notícia sobre os preços dos 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 os produtos comercializados são os componentes do Dow Jones Commodity Index (DJCI). Mostramos que podem ser construídas estratégias de negociação lucrativas com base no sentimento, que mostram 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 Nessa palestra, mostramos como as relações sociais podem ser gerenciadas para melhorar a análise do sentimento ao 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 conteúdo de postagem e informações de estrutura de rede pode levar a melhorias significativas na classificação de polaridade do sentimento, tanto no nível de pós 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 A escuta social de inteligência multidão financeira 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 restante vem de novas fontes de mídia, incluindo Twitter, YouTube e Facebook geradas por indivíduos que falam de eventos como eles 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 Session 2 do painel - Novos paradigmas para a análise do sentimento aplicado às finanças
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