Mögliche Fallstricke dieser Volumenhandelsstrategie

Erste Herausforderung: Erstellen eines Systems, das geschriebenes Englisch gut genug verstehen kann, um die Nachrichten zu lesen. Kein Geringerer als Watson von IBM hat sich als sehr gut darin erwiesen, Bedeutung aus unstrukturiertem Text zu extrahieren.

Zweite Herausforderung: Bis es „the news“ erreicht, wissen die großen Akteure bereits Bescheid und haben reagiert.

Dritte Herausforderung: Es ist nicht ungewöhnlich, dass eine Aktie bei guten Nachrichten fällt oder bei schlechten Nachrichten steigt, weil sich der Kurs zuvor an die Erwartung noch besserer/schlechterer Nachrichten angepasst hatte und sich nun selbst korrigiert.

Grundprinzip: Wenn es einfach und selbstverständlich wäre, würde es schon jeder tun.

Die Leute probieren solche Ideen tatsächlich aus. Obwohl sie im Allgemeinen nicht sehr öffentlich darüber sind. Keshlam wagt sich zwar an Übertreibungen, wenn er Watson erwähnt, aber er hat mit Sicherheit recht, dass das Parsen menschlicher Sprache ein äußerst schwieriges Problem ist.

Es stimmt zwar nicht immer, dass die Big Player es vor den Nachrichten wissen (manchmal würde dies als Insiderhandel gelten). Der Volumenanstieg, den Sie erwähnen, tritt im Allgemeinen auf, wenn die Nachrichten bei den großen (und kleinen) Akteuren eintreffen. Wenn Sie also einen Algorithmus nach der Volumenspitze ausführen lassen, hat sich der Preis wahrscheinlich bereits erheblich angepasst.

Sie können versuchen, dies zu vermeiden, indem Sie ständig nach Nachrichten zu einer Reihe von Aktien suchen, aber dies wird zu einem noch schwierigeren Problem. Oder vielleicht indem Sie spezifischer werden und bekannte wichtige und spezifische Nachrichtenquellen (z. B. Farmberichte) analysieren und versuchen, dies schneller als jeder andere zu tun. Dies sind einige Methoden, die Menschen anwenden, um nicht zu spät zu sein.

Ich würde aus mehreren Gründen nicht abgeschaltet werden, weil es schwierig ist, Englisch zu analysieren.

Erstens müssen Sie nicht perfekt parsen, um eine Bedeutung zu finden. Sie können nach Schlüsselwörtern suchen und einige ungefähre Algorithmen schreiben, und natürlich können Sie Geld verdienen, wenn Sie einen ausreichenden statistischen Vorteil erzielen (und ihn wiederholen können).

Zweitens dauert es wahrscheinlich nicht lange, bis Software von Drittanbietern verfügbar gemacht wird, um so etwas zu tun oder einen Rahmen dafür bereitzustellen. Tatsächlich ist es wahrscheinlich schon irgendwo verfügbar. (Beachten Sie den Zustrom von Silicon Valley-Typen nach New York, da mehr maschinelle Intelligenz auf Handel und Journalismus angewendet wird.)

Drittens gibt es, wie oben durch die Erwähnung des Journalismus angedeutet, bereits Software, die numerische Daten verwendet, um ziemlich menschliche Artikel zu schreiben. Einige sind ziemlich roboterhaft und Sie können sie fangen (ich bemerkte einen und suchte nach einem Schlüsselwort, um mehrere sehr ähnliche zu entdecken, von denen jeder einen anderen falschen Autorennamen hat). Dies bedeutet nicht nur eine kontinuierliche Verbesserung des Parsens, sondern auch einen stärkeren Druck auf die Veröffentlichung von mehr Daten in maschinenlesbaren Formaten, sodass Pressemitteilungen zunehmend parsible werden.

Um Ihre Idee zu bestätigen, wurde der Keyword-Ansatz mit einigem Erfolg durchgeführt. Probieren Sie diesen Link aus und beachten Sie die zusätzlichen Links zum selben Thema.

Wenn Sie die Zeit und die Verarbeitungsressourcen haben, können Sie Ihre Idee ausprobieren, indem Sie ein neuronales Netzwerk trainieren, um Korrelationen von Schlüsselwörtern (und Phrasen – das ist auch wichtig) mit Trends auf dem Markt zu finden.