뉴스 분석

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거래 전략에서 뉴스 분석은 텍스트(구조화되지 않은 데이터) 뉴스의 다양한 질적, 양적 속성을 측정하는 것을 말한다.이러한 속성들 중 일부는 감정, 관련성, 그리고 새로움이다.뉴스를 숫자와 메타데이터로 표현하면 일상적인 정보를 수학적, 통계적으로 조작할 수 있다.이 데이터는 종종 거래 전략의 일환으로 금융 시장에서 또는 기업이 시장 심리를 판단하고 더 나은 사업 결정을 내리기 위해 사용된다.

뉴스 분석은 보통 자동화된 텍스트 분석을 통해 도출되며, 잠재 의미 분석, 지원 벡터 머신, '말의 가방' 등 자연어 처리와 머신러닝의 요소를 이용한 디지털 텍스트에 적용된다.

애플리케이션 및 전략

뉴스 및 소셜 미디어에 대한 정교한 언어 분석의 적용은 2007년 이후 연구의 영역에서 성숙한 제품 솔루션으로 성장했다.뉴스 분석과 뉴스 감정 계산은 현재 알파 생성, 거래 실행, 리스크 관리, 시장 감시 및 컴플라이언스 측면에서 일상적으로 사용되고 있다.그러나 현재 이용 가능한 솔루션의 품질, 효과성 및 완전성에는 상당한 차이가 있다.

많은 회사들이 더 나은 사업 결정을 내리는데 도움을 주기 위해 뉴스 분석을 이용한다.^[1]학계 연구자들은 특히 주가 변동, 변동성, 거래량 예측과 관련하여 뉴스 분석에 관심을 갖게 되었다.^[2][3][4]뉴스 도착 빈도뿐만 아니라 정서와 관련성 등 일련의 가치를 제공하면 주식, 포렉스, 고정수익, 상품 등 복수의 자산 클래스에 대한 뉴스 감정 점수를 구성할 수 있다.감정평가는 고주파수 및 저주파수 거래전략의 서로 다른 필요성과 목적을 충족시키기 위해 다양한 지평에서 구성될 수 있으며, 자산수익의 방향성, 변동성, 거래량 등의 특성은 맞춤형 감정평가지수 구축을 통해 보다 직접적으로 다루어질 수 있다.점수는 일반적으로 값의 범위로 구성된다.예를 들어, 값은 0과 100 사이의 범위일 수 있으며, 여기서 각각 50 이상의 값과 50 이하의 값이 긍정적이고 부정적인 감정을 전달할 수 있다.^[5]이러한 감정평가에 기초하여 투자, 위험회피, 주문 집행 등에서 유용한 일련의 전략을 창출할 수 있어야 한다.

절대수익전략

절대수익전략의 목적은 금융시장의 방향과 무관하게 절대적(긍정적)수익이다.이러한 목적을 달성하기 위해 그러한 전략에는 일반적으로 시장 익스포저가 0이거나 제한된 선별된 금융상품에서 기회주의적 장단기 포지셔닝이 포함된다.통계적으로 절대수익전략은 시장수익과의 상관관계가 매우 낮아야 한다.전형적으로 헤지펀드는 절대 수익 전략을 채택하는 경향이 있다.아래에서는 시장 중립 전략을 적용하거나 변동성 거래를 기반으로 알파 기회를 식별할 목적으로 뉴스 분석을 절대 수익 전략 공간에서 어떻게 적용할 수 있는지 몇 가지 예를 보여 준다.

예 1

시나리오:$X{\displaystyle }$ 회사 ${\displaystyle X}$의 $방향{\displaystyle }$ S ${\displaystyle S}$과$($와)$$시장 Y {\$displaystyle Y}$에 대한 뉴스 감정 점수 간격이${\displaystyle }$+ $[\displaystyle +20}$을(를) 초과했다$.$즉, $S{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle X_{}}$- ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle Y_{}}$ ${\$ ≥$$ ${\displaystyle 20}$ ${\displaystyle 20$

조치: $X{\displaystyle }$ 회사 ${\displaystyle X}$의 주식을 매입하고$$ Y $시장{\displaystyle }$ ${\displaystyle Y}$의 미래를 단축하십시오$.$

종료 전략:When the gap in the news sentiment scores for direction of Company ${\displaystyle X}$ and Market ${\displaystyle Y}$ has disappeared, ${\displaystyle S_{X}-S_{Y}}$ = ${\displaystyle 0}$, sell the stock on Company ${\displaystyle X}$ and go long the future on Market ${\displaystyle Y}$$$ 진지를 폐쇄하다

예 2

시나리오:기업 $X{\displaystyle }${\$displaystyle X}$의 변동성에 대한 뉴스 감정 점수가 ${\displaystyle 100}$ ${\displaystyle 100}$ 중 ${\displaystyle 70}$ ${\displaystyle 70}$을 상회하는 것으로$$ 나타나$$ 옵션의 변동성을 암시한다.

조치: X 회사 ${\displaystyle X}$의 재고로 단기 스트래들(풋과 콜 둘 다 구매)을 구입하십시오$.$

종료 전략:$만료$되거나 특정 수익$$목표에 $도달$할 때까지 X 회사 {\displaystyle $X}$에 대한 지원을 유지하십시오.

상대수익전략

상대적 수익 전략의 목적은 이론적 수동적 참조 포트폴리오 또는 벤치마크를 복제(수동적 관리)하거나(능동적 관리)하는 것이다.이러한 목적을 달성하기 위해 그러한 전략은 일반적으로 선택된 계측기에서 긴 위치를 포함한다.통계적으로 볼 때 상대적 수익 전략은 시장 수익률과 높은 상관관계를 갖는 경우가 많다.전형적으로 뮤추얼 펀드는 상대적인 수익 전략을 채택하는 경향이 있다.아래에서는 주식선택 전략을 적용하고 자산배분 모델에 전술적으로 기울임으로써 시장을 능가할 목적으로 뉴스분석을 상대적 수익전략 공간에서 어떻게 적용할 수 있는지를 보여주는 몇 가지 예가 있다.

예 1

시나리오:$X사의 방향성$에 대한 뉴스 감정 점수는 $100점$ 만점에 $70점$ $이상$이다$.$

조치: X $회사{\displaystyle }$ ${\displaystyle X}$의 주식을 구입하십시오$.$

종료 전략:$X사$의 방향성에 대한 뉴스 감정 점수가 $(\$$displaystyle$ $X$$})$ 아래로 $떨어지면{\displaystyle }$ X사의 주식을 팔아서 $자리$를 닫으십시오$.$

예 2

시나리오:섹터 $Z{\displaystyle }$ ${\$$displaystyle Z$$}$의 방향에 대한 뉴스 감정 점수가 ${\displaystyle \mathrm{100점}}$만점에$$ $70점$이상이다$.$

조치: 자산 할당 모델에 섹터 $Z{\displaystyle }$ ${\displaystyle Z}$을(를) 전술적 베팅으로$$ 포함하십시오.

종료 전략:섹터 $Z{\displaystyle }$ ${\displaystyle Z}$의 방향에 대한 뉴스 감정 ${\displaystyle \mathrm{점수}}$가 60$(\displaystyle 60})$ 미만이면$$ 자산 할당 모델에서$$ 섹터 $Z{\displaystyle }$ ${\displaystyle Z}$에 대한 전술 베팅을 제거하십시오$.$

재무위험관리

금융위험관리의 목적은 위험 익스포저, 특히 신용위험과 시장위험을 관리하기 위해 금융상품을 사용하여 기업의 경제적 가치를 창출하거나 투자 포트폴리오의 특정 위험 프로파일을 유지하는 것이다.그 외 유형으로는 외환, 형태, 변동성, 부문, 유동성, 인플레이션 리스크 등이 있다.위험관리의 전문화로서, 금융위험관리는 언제 그리고 어떻게 금융상품을 사용하여 위험 익스포저를 관리할 것인지에 초점을 맞추고 있다.아래 몇 가지 예는 위험의 가치(VaR) 측면에서 더 나은 위험 추정치를 도출하거나 포트폴리오의 위험을 관리하기 위한 목적으로 뉴스 분석을 재무 리스크 관리 공간에 어떻게 적용할 수 있는지를 보여준다.

예 1

시나리오:그 은행은 포트폴리오의 전반적인 시장 리스크를 관리하기 위해 VaR 모델을 운영하고 있다.

조치: 양에 대한 뉴스 감정 점수 개발을 고려하여 포트폴리오 공분산 행렬을 추정한다.은행의 VaR을 원하는 수준에 맞게 조정하기 위해 관련 위험회피를 시행한다.

예 2

시나리오:포트폴리오 매니저는 원하는 리스크 프로파일에 맞춰 포트폴리오를 운영한다.

조치: 양에 대한 뉴스 감정 점수 개발을 고려하여 포트폴리오 공분산 행렬을 추정한다.목표 리스크 프로파일에 따라 포트폴리오 노출 확장

뉴스 분석을 사용한 컴퓨터 알고리즘

0.33초 이내에 뉴스 분석을 이용한 컴퓨터 알고리즘이 가입자에게 통지할 수 있다.

• 뉴스가 어느 회사에 관한건지
• 만약 뉴스의 정서가 긍정적이거나 부정적이면,
• 뉴스가 상대적 중요도가 높거나 낮을 경우 … 상대적 관련성
• 뉴스 기사가 보도된 후 5초만에 주가 반동 및 거래량 증가가 집중된다.^[6]

알고리즘 순서 실행

알고리즘 트레이딩 개념의 일부인 알고리즘 순서 실행의 목적은 주어진 주문의 타이밍을 최적화하여 거래 비용을 절감하는 것이다.헤지펀드, 연기금, 뮤추얼펀드, 기타 기관 트레이더들이 시장 영향, 기회비용 및 리스크를 보다 효과적으로 관리하기 위해 대형 트레이드를 여러 개의 소규모 트레이드로 나누는 데 널리 사용된다.아래의 예는 보다 효율적인 알고리즘 거래 시스템에 도달하기 위한 목적으로 알고리즘 순서 실행 공간에 뉴스 분석이 어떻게 적용될 수 있는지를 보여준다.

예 1

시나리오:$[\displaystyle X}$의 주식 시장에 대량 주문이 필요하다$.$

조치: 알고리즘 트레이딩 시스템에 적용된$$ X$회사{\displaystyle }$ {\$displaystyle X}$의 일일 볼륨 배포 크기를 조정하여 볼륨에 대한 뉴스 감정 점수를 고려하십시오.이는 바람직한 거래 분배가 형성되어 거래량이 가장 많을 것으로 예상되는 하루 중 시장 참여가 증가하게 된다.

영향들

뉴스 스토리를 숫자로 표현할 수 있다는 것은 컴퓨터가 한 번 인간에 의해서만 의사결정을 할 수 있을 뿐만 아니라 더 효율적으로 할 수 있는 통계적인 방법으로 일상 정보를 조작할 수 있게 한다.시장 참여자들은 항상 우위를 점하기 때문에, 밀리초 단위로 측정되는 컴퓨터 연결의 속도와 뉴스 분석의 전달이 필수적이 되었다.

참고 항목

• 전산언어학
• 감정분석
• 텍스트 마이닝
• 뉴스 거래
• 비정형 데이터
• 자연어 처리
• 정보 비대칭
• 알고리즘 트레이딩

참조