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利用人工智能通过新闻文本预测金融市场

  BruceShi除了从交易指标进行金融技术分析,金融交易者也对新闻等其他非技术参数等对股票走势影响非常好奇。本文谈了一下利用AI技术分析新闻预测股票价格。来自金融市场的海量数据,提出了极具有挑战性的信

  除了从交易指标进行金融技术分析,金融交易者也对新闻等其他非技术参数等对股票走势影响非常好奇。本文谈了一下利用AI技术分析新闻预测股票价格。

  来自金融市场的海量数据,提出了极具有挑战性的信号处理问题,因此系统产生的数据可以显示非线性和非静态特征。随着技术的发展,电子数据的轻松获取,量化分析有了显着的增长,这种分析转化为自动交易系统。

  基于金融工具(如股票)的预期回报和价格变动的不确定性的研究这几年非常多也非常热。定价衍生品和其他复杂合约基于某些标的资产的预测未来价值优化投资组合,一般时间序列分析使用了无数的单变量和多变量分析技术。另外还有些,涵盖了一系列学科,包括统计学,定量金融学,信号处理和机器学习。这些定量建模工具,其基本形式在技术交易实践中得到了补充,补充了所谓的基本分析其中有关资产的定性信息与宏观经济信息结合使用,以预测其价值。基本面分析中使用的定性信息包括公司发布的关于盈利能力,股息支付等的定期报告,以及通过新闻提供的有关它们和经济环境的新闻。包括人工神经网络和支持向量机等人工智能算法在内的更先进的数据驱动模型已经与传统的技术分析方法结合使用,并且已经在交易市场证明了不同程度的成功。

  与上述技术方向不同的是,另外一个有趣的发展方向,自然语言处理和理解,从而可以自动挖掘新闻提要和其他文本信息来源并提取相关信息。从文本中提取的信息已成功应用于多个学科; IBM的问答系统Watson,和基因调控网络的构建就是这方面的例子。与此相伴的是,通过社交媒体产生和传播的信息呈指数级增长,个人投资者和专业从业者可以更广泛,更快地获得信息。

  有许多例子将文本挖掘应用于与股票市场相关的新闻数据,特别强调市场收盘价的预测。一个例子是使用朴素的贝叶斯分类器来预测使用新闻作为输入的日内基础价格方向。除了新闻提要,研究人员使用的文本和行为数据来源还包括StockTwits,GoogleTrends甚至维基百科的页面浏览量.Google趋势查询量导致发现和形成“可能被解释为股票市场的“早期预警信号”变动“。

  在从社交媒体中提取信息方面,很多研究者和交易系统,通过大规模挖掘得出了情绪(平静,警觉,确定,重要,善良和快乐)的六维表示。最后的情绪表征被用来预测道琼斯指数的走势方向。然而,他们声称以86.7%的准确率预测每日上涨/下跌的市场走势,这在计算金融界得到了广泛的怀疑。

  尽管如此,通过表征情绪的中间步骤将从新闻提要中提取的信息与市场运动相关联的想法是可行的。无论是在交易者群体层面还是在更广泛的社会层面,总体情绪都必然会影响金融市场的行为。虽然个人投资者的行为可能受到背景的严重调控,但正确地假设可能存在影响市场行为趋势的整体集体信号,这可以通过挖掘在社交媒体上交换的信息来恢复。

  量化分析旨在预测市场价格或文献衍生信息的价格变化。据我们所知,除了使用从新闻中挖掘的信息以预测二阶统计数据(例如波动性,甚至市场交易量)之外,条件异方差模型族(例如GARCH)是时间序列模型的例子,其中随机动力学强加于残差方差。数据驱动的波动率建模方法包括使用先进的机器学习方法(如支持向量机)来预测波动率时间序列先前值的波动率变化。还有一些关于结合波动率时间序列建模的工作(GARCH)与新闻衍生数据相结合。 也有人利用独立模型尝试将StockTwits发布量与波动率相关联,但没有从自然语言处理中提取基础信息。也有很多人研究,联邦储备委员会会议纪要与市场波动之间的关系。可以考虑这样一个假设,即新闻衍生信息可能对市场波动的二阶特征产生的影响大于对资产价值或其运动方向的影响。有些研究人员,做了很多实验,并展示了支持这一假设的证据。科学家们构建了潜在Dirichlet分配(LDA)模型,该模型在自然语言特征减少方面是有效的,尽管证明在训练上计算成本很高。使用朴素贝叶斯算法实现分类,尽管简单地假设了特征独立性,但该算法表现良好。

  仅从新闻衍生信息中预测资产价格和波动性变化,而不是与时间序列模型相结合,这会导致了波动率预测的结果产生了一个小的但具有统计意义的信号,而资产价格本身的运动方向表现并不比随机性好,仅仅使用时间序列数据的技术分析模型。通过应用衰减函数根据新近度对特征向量中的新闻进行加权来考虑数据中的非平稳性,其次通过在滑动时间窗口上重复训练和测试模型,并且呈现量化在这些之间获得的变化的结果。

  从文本新闻来源提取的信息可用于预测市场波动的方向变化。特别是,波动率的变化比资产或资产指数的收盘价变化更能预测。虽然无法预测近期价格变动优于随机与先前公布的结果相矛盾,但是新闻中的信息,通过情绪驱动行为影响市场,实质上影响了金融体系的二阶统计。

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