Habréのブログでは、アルゴリズム取引について多くのことを書いており、金融市場で働くためのアルゴリズムを作成しています。 最も有望で人気のある研究分野の1つは、さまざまな情報に基づいて株式市場の状況を予測することです。 このために、特に、インターネットで公開されたメッセージの調性に関するデータ（感情分析）も適用されます。
今日は、この方法を使用して効果的な取引戦略を作成することが現実的かどうかについてお話します。
オンラインメッセージングと株式市場
ソーシャルネットワーク上のメッセージは、株式市場の状況に深刻な影響を与える可能性があります。 一部のトレーダーが文字通り一回のつぶやきで文字通り稼ぐケースが広く議論されています。 サイバー犯罪者によって悪用されることもあります。たとえば、特定の企業の株価を上昇または崩壊させる可能性のあるメッセージを公開することにより、分析企業の偽のアカウントを作成します。
次に、取引システムの開発者は、ネットワークで利用可能なデータに基づいて売買を行うことに関する推奨事項を生成できるアルゴリズムを作成し始めています。 このようなアルゴリズムには多くの種類があります。 それらのいくつかは、差し迫った市場の動きを示すかもしれない金融のトピックへの関心を測定することを含みます-これのために、例えば、彼らはGoogle Trendsサービスを使用できます。
さらに、公開されたニュースや金融専門家のレビューのトーンを分析するシステムが開発されています。 ブログの前の方で、金融メディアの出版物の分析に基づいて株式市場の動きを予測するアプローチについて書いています 。 その開発者は、特定の専門家の権限を評価するアルゴリズムを作成しました。その専門家の意見は、資料で提示され、彼の過去の予測の正確さ、およびこれらのデータに基づいて、アナリストの新しい予測がどれほど正確であるかについての仮定を生成しました。
さらに、多くの金融会社やヘッジファンドは、特別なシステムを使用して、ソーシャルネットワークやコミュニティのメッセージの調性を評価し、株式市場で起こりうる変化を予測します。 たとえば、2010年にニューヨークタイムズは 、トムソンロイターとダウジョーンズが使用するLexalyticsの調性テクノロジーについて説明しました。
しかし、そのような分析を使用してどのような結果を達成できますか？
実験：調性評価を使用して取引戦略を作成する
ウィーン経済経済大学教授のRonald Hochreiterは、ソーシャルネットワークとコミュニティのメッセージ感情推定を使用して予測を作成する取引戦略を作成する実験の説明を公開しました。
Hochreiterによれば、インターネット上の議論のデータは「一般的な知恵」の観点から有用である可能性があります。異なる都市のさまざまな人々や、さまざまな独立した視点を擁する国でさえ議論に参加します。 理論的には、このようなデータの集約により、入札者の行動のモデルを作成できます。 この考え方は、 StockTwitsのような投資家の感情追跡プロジェクトの根底にあります。
StockTwitsとPsychSygnalのデータに基づいて、Hochreiterは潜在成長率（強気）または下落（弱気）の係数を株式に割り当てることにしました。 この評価は、購入または販売の決定を行うための技術的な指標の代わりとして彼のシステムによって使用されました。
実験中、Hochreiterは2010年から2013年末までのダウジョーンズインデックスに含まれる株価の履歴データを使用しました。 同時に、ネットワーク上のメッセージの感情の分析に基づいて戦略の結果を比較するために、履歴データに基づくさまざまな株の財務結果の標準偏差の分析に基づく金融商品のポートフォリオを形成するために、古典的なアプローチが使用されました。
メッセージの調性の分析に基づいた戦略は、運用のリスクの最高の特性を示し、それを使用すると、ポートフォリオのより低い最大ドローダウンが記録されました。 しかし、彼の実験中、Hochreiterは実際の取引の過程で発生する取引コストを考慮しませんでした-それらが存在すると、テスト中に実際の取引の時点で戦略が成功しなくなります。
メディアまたはソーシャルネットワーク
次に、ニューヨークのストーニーブルック大学、ウェンビンチャン、スティーブンスキエナのIT部門の代表者は、彼らの仕事で、ソーシャルネットワークのメッセージのトーンとメディアの出版物と特定のアクションの実際の結果との関係を分析しました 。 これを行うために、彼らは2005年から2009年までの3238株の履歴データをダウンロードしました。 彼らが見つけたものは次のとおりです。
研究者は、出版物の数と議論の数および取引量との関係を発見しました-会社の人気が高いほど、その株式との取引が行われました（ただし、この関係の強さはビジネス部門に依存します-航空会社はメディア、IT企業のトーンにそれほど敏感ではありません） ）
ソーシャルネットワーク（たとえば、Twitter）の影響は、メディアレポートに比べて遅延効果があります。Twitterでの広範な議論の結果は、翌日または1日後の株価にのみ反映されることがあります。または下落引用。
メディアデータ、ブログ、またはソーシャルネットワークの分析に基づく戦略は、短い間隔で最高の結果を示します。通常、市場はニュースに非常に迅速に反応するため、保有期間を長くしてもトレーダーには何も与えられません。
さらに、調性分析に基づいて多数の銘柄を選択することは意味がありません。ポートフォリオでこのように選択された商品が多いほど、全体的な結果は低くなります。
おわりに
調査によると、ソーシャルネットワーク、ブログ、メディア出版物のメッセージのトーンと金融市場の情勢の間には確かに明確な関係があることが示されています。 科学者は、履歴データで良い結果を示す戦略を開発することに成功しています。
こうした戦略の要素は、一部の金融会社やヘッジファンドによってすでに実際に使用されています。 しかし、そのような戦術に完全に依存している人はほとんどいません。
フォーチュンは、数年前にTwitterファンドと呼ばれる新しいプロジェクトを立ち上げたロンドンヘッジファンドの話をしました。 特別なコンピューターシステムが1週間に1億件のツイートを読み取り、それらに基づいて現在の経済動向の状況を判断しました。 アイデアはひどかった-ファンドは2年間ウォームアップしました。