En estrategia comercial , el análisis de noticias se refiere a la medición de los diversos atributos cualitativos y cuantitativos de las noticias textuales ( datos no estructurados ). Algunos de estos atributos son: sentimiento, relevancia y novedad. Expresar noticias como números y metadatos permite la manipulación de la información cotidiana de forma matemática y estadística. Estos datos se utilizan a menudo en los mercados financieros como parte de una estrategia comercial o por parte de las empresas para juzgar el sentimiento del mercado y tomar mejores decisiones comerciales.
Los análisis de noticias generalmente se derivan a través del análisis de texto automatizado y se aplican a textos digitales utilizando elementos del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático , como el análisis semántico latente , máquinas de vectores de soporte , " bolsa de palabras ", entre otras técnicas.
La aplicación de análisis lingüísticos sofisticados a las noticias y las redes sociales ha pasado de ser un área de investigación a convertirse en soluciones de productos maduras desde 2007. Los análisis de noticias y los cálculos de sentimiento de noticias ahora se utilizan de forma rutinaria tanto por el lado comprador como por el lado vendedor en la generación alfa y la ejecución comercial. , gestión de riesgos y vigilancia y cumplimiento del mercado. Sin embargo, existe una gran variación en la calidad, eficacia e integridad de las soluciones disponibles actualmente.
Un gran número de empresas utilizan el análisis de noticias para tomar mejores decisiones comerciales. [1] Los investigadores académicos se han interesado en el análisis de noticias, especialmente en lo que respecta a la predicción de los movimientos del precio de las acciones, la volatilidad y el volumen negociado. [2] [3] [4] Al proporcionar un conjunto de valores como el sentimiento y la relevancia, así como la frecuencia de llegada de noticias, es posible construir puntuaciones de sentimiento de noticias para múltiples clases de activos, como acciones, Forex, renta fija y productos básicos. Las puntuaciones de sentimiento se pueden construir en varios horizontes para satisfacer las diferentes necesidades y objetivos de las estrategias comerciales de alta y baja frecuencia, mientras que características como la dirección y la volatilidad de los rendimientos de los activos, así como el volumen negociado, se pueden abordar más directamente mediante la construcción de puntuaciones de sentimiento. hizo puntuaciones de sentimiento. Las puntuaciones generalmente se construyen como un rango de valores. Por ejemplo, los valores pueden oscilar entre 0 y 100, donde los valores superiores y inferiores a 50 transmiten un sentimiento positivo y negativo, respectivamente. [5] Sobre la base de dichas puntuaciones de sentimiento, debería ser posible generar un conjunto de estrategias útiles, por ejemplo, en materia de inversión, cobertura y ejecución de órdenes.
El objetivo de las estrategias de retorno absoluto es obtener retornos absolutos (positivos) independientemente de la dirección del mercado financiero. Para alcanzar este objetivo, dichas estrategias suelen implicar posiciones largas y cortas oportunistas en instrumentos seleccionados con exposición al mercado nula o limitada. En términos estadísticos, las estrategias de retorno absoluto deberían tener una correlación muy baja con el retorno del mercado. Normalmente, los fondos de cobertura tienden a emplear estrategias de rendimiento absoluto. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de la estrategia de retorno absoluto con el fin de identificar oportunidades alfa aplicando una estrategia neutral al mercado o basada en operaciones de volatilidad.
Ejemplo 1
Escenario: La brecha entre las puntuaciones de sentimiento noticioso en cuanto a dirección, , de Empresa y Mercado ha superado . Es decir, ≥ .
Acción: comprar acciones de la empresa y vender el futuro en corto en el mercado .
Estrategia de salida: cuando la brecha en las puntuaciones de sentimiento de noticias para la dirección de la empresa y el mercado haya desaparecido, = , venda las acciones de la empresa y opere en largo en el futuro en el mercado para cerrar las posiciones.
Ejemplo 2
Escenario: La puntuación del sentimiento noticioso sobre la volatilidad de la Compañía supera la volatilidad esperada por encima de la volatilidad implícita de la opción .
Acción: Comprar un straddle a corto plazo (la compra tanto de una opción de venta como de opción de compra) sobre las acciones de Company .
Estrategia de salida: mantener el straddle on Company hasta su vencimiento o hasta que se alcance un determinado objetivo de beneficios.
El objetivo de las estrategias de rentabilidad relativa es replicar ( gestión pasiva ) o superar ( gestión activa ) una cartera de referencia pasiva teórica o un índice de referencia. Para cumplir estos objetivos, dichas estrategias suelen implicar posiciones largas en instrumentos seleccionados. En términos estadísticos, las estrategias de rendimiento relativo suelen tener una alta correlación con el rendimiento del mercado. Normalmente, los fondos mutuos tienden a emplear estrategias de rendimiento relativo. A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de la estrategia de rendimiento relativo con el propósito de superar al mercado aplicando una estrategia de selección de acciones y haciendo inclinaciones tácticas hacia el modelo de asignación de activos .
Ejemplo 1
Escenario: La puntuación del sentimiento noticioso sobre la dirección de la empresa supera el .
Acción: comprar acciones de la empresa .
Estrategia de salida: cuando la puntuación del sentimiento de noticias sobre la dirección de la empresa caiga por debajo de , venda las acciones de la empresa para cerrar la posición.
Ejemplo 2
Escenario: La puntuación del sentimiento noticioso sobre la dirección del Sector supera .
Acción: Incluir Sector como apuesta táctica en el modelo de asignación de activos.
Estrategia de salida: cuando la puntuación de sentimiento de noticias para la dirección del Sector cae por debajo de , elimine la apuesta táctica para el Sector del modelo de asignación de activos.
El objetivo de la gestión del riesgo financiero es crear valor económico en una empresa o mantener un determinado perfil de riesgo de una cartera de inversiones mediante el uso de instrumentos financieros para gestionar la exposición al riesgo, en particular el riesgo crediticio y el riesgo de mercado . Otros tipos incluyen riesgos de tipo de cambio, de forma, de volatilidad, de sector, de liquidez, de inflación, etc. Como especialización de la gestión de riesgos, la gestión de riesgos financieros se centra en cuándo y cómo cubrirse utilizando instrumentos financieros para gestionar las costosas exposiciones al riesgo. A continuación, algunos ejemplos muestran cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de gestión de riesgos financieros con el propósito de llegar a mejores estimaciones de riesgo en términos de Valor en Riesgo (VaR) o para gestionar el riesgo de una cartera para cumplir con su mandato. .
Ejemplo 1
Escenario: El banco opera un modelo VaR para gestionar el riesgo de mercado general de su cartera.
Acción: Estimar la matriz de covarianza de la cartera teniendo en cuenta el desarrollo de la puntuación del sentimiento de noticias para el volumen. Implementar las coberturas pertinentes para alinear el VaR del banco con los niveles deseados.
Ejemplo 2
Escenario: un gestor de cartera gestiona su cartera según un determinado perfil de riesgo deseado.
Acción: Estimar la matriz de covarianza de la cartera teniendo en cuenta el desarrollo de la puntuación del sentimiento de noticias para el volumen. Escale la exposición de la cartera de acuerdo con el perfil de riesgo objetivo.
En 0,33 segundos, los algoritmos informáticos que utilizan análisis de noticias pueden notificar a los suscriptores
El objetivo de la ejecución de órdenes algorítmicas, que forma parte del concepto de negociación algorítmica , es reducir los costos de negociación optimizando el momento de una orden determinada. Es ampliamente utilizado por fondos de cobertura, fondos de pensiones, fondos mutuos y otros operadores institucionales para dividir grandes operaciones en varias operaciones más pequeñas para gestionar el impacto en el mercado, el costo de oportunidad y el riesgo de manera más efectiva. El siguiente ejemplo muestra cómo se puede aplicar el análisis de noticias en el espacio de ejecución de órdenes algorítmicas con el fin de llegar a sistemas comerciales algorítmicos más eficientes.
Ejemplo 1
Escenario: Es necesario realizar un pedido grande en el mercado para las acciones de Company .
Acción: Escale la distribución del volumen diario de la Compañía aplicada en el sistema de comercio algorítmico, teniendo así en cuenta la puntuación del sentimiento de noticias para el volumen. A esto le sigue la creación de la distribución comercial deseada, lo que obliga a una mayor participación en el mercado durante los períodos del día en los que se espera que el volumen sea mayor.
Ser capaz de expresar noticias como números permite la manipulación de la información cotidiana de una manera estadística que permite a las computadoras no solo tomar decisiones que alguna vez fueron tomadas solo por humanos, sino hacerlo de manera más eficiente. Dado que los participantes del mercado siempre buscan una ventaja, la velocidad de las conexiones informáticas y la entrega de análisis de noticias, medidas en milisegundos, se han vuelto esenciales.
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