Trading strategies to exploit blog and news sentiment

Estratégias de negociação para explorar blog e sentimento de notícias. A mineração de ouro (também conhecida como análise de sentimento) 1, 2 foi primeiramente proposta no início deste século e tornou-se uma área de pesquisa ativa gradualmente. Além disso, várias aplicações práticas de mineração de opinião, tais como preços de produtos 3, inteligência competitiva 4, previsão de mercado 5, 6, previsão de eleições 7, 8. análise de relacionamento com a nação 9 e detecção de risco em sistemas bancários 10, atraem amplas atenções de Comunidades industriais. Por outro lado, o crescimento das mídias sociais. O comércio eletrônico e os sites de revisão on-line, como Twitter, Amazon e Yelp, fornecem uma grande quantidade de corpos que são recursos cruciais para a pesquisa acadêmica. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Como a prevalência de mídias sociais na Internet, a mineração de opinião tornou-se uma abordagem essencial para analisar tantos dados. Várias aplicações aparecem em uma ampla gama de domínios industriais. Enquanto isso, as opiniões têm expressões diversas que trazem desafios de pesquisa. Tanto as demandas práticas quanto os desafios de pesquisa fazem da mineradora de opinião uma área de pesquisa ativa nos últimos anos. Neste artigo, apresentamos uma revisão das técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) para mineração de opinião. Em primeiro lugar, apresentamos técnicas gerais de PNL que são necessárias para o pré-processamento de texto. Em segundo lugar, investigamos as abordagens da mineração de opinião para diferentes níveis e situações. Em seguida, apresentamos métodos de mineração de opinião comparativa e abordagens de aprendizado profundo para mineração de opinião. Resumo da opinião e tópicos avançados são apresentados mais tarde. Finalmente, discutimos alguns desafios e abrimos problemas relacionados à mineração de opinião. Texto completo Artigo Nov 2017 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Shiliang Sun Chen Luo Junyu Chen quotNossos resultados estão em conformidade com os de 14, onde foi mostrado que a polaridade do sentimento não é capaz de capturar a relação de causalidade de todos os índices. Nossos resultados também estão em conformidade com os de 15, 16, onde foi demonstrado que o sentimento e o volume de tweets afetam os preços das ações mudam. O mesmo pode ser dito para 3, 4, mesmo que eles usem comportamentos de sentimento diferentes que se baseiam na emoção apresentada no conteúdo de tweets. Quot Mostrar resumo Esconder abstract RESUMO: usuários de redes sociais hoje em dia expressam suas opiniões e sentimentos sobre muitos eventos que ocorrem em suas vidas. Para certos usuários, alguns dos eventos mais importantes são os relacionados aos mercados financeiros. Um campo de pesquisa interessante surgiu na última década para estudar a possível relação entre a flutuação nos mercados financeiros e as mídias sociais online. Nesta pesquisa, apresentamos um estudo abrangente para identificar a relação entre os tweets relacionados com a árabe e a mudança nos mercados de ações utilizando um conjunto de índices de ações arabes mais ativos. Os resultados mostram que existe uma relação Causalidade de Granger entre o volume e o sentimento dos tweets árabes e a mudança em alguns dos mercados de ações. Texto completo Artigo Jun 2017 Khalid Alkhatib Abdullateef Rababah Mahmoud Al-Ayyoub Yaser Jararweh quotPast estudos de análise de sentimento foram realizados para prever o desempenho de vendas 4, prever o mercado de ações, 5, estudar estratégias de negociação 6, correlacionar as pesquisas de opinião pública para Twitter sentiment 7, E prever os resultados do sentimento 8. Embora algumas pesquisas tenham sido conduzidas para estudar pontos de vista políticos 9 e caracterizar as relações sociais 10, poucos estudos de análise de sentimentos foram conduzidos com o objetivo explícito de prevenção de conflitos ou de consolidação estratégica da paz. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Buscamos desenvolver uma aplicação baseada na web para detectar conflitos emergentes em locais geográficos específicos. O aplicativo dependerá de um feed de informações contínuas de uma fonte de dados como o Twitter. A partir dos dados coletados, identificaremos rajadas de atividade e realizaremos uma análise de sentimento sobre a coleta de texto em cada explosão de atividades. Com base nos resultados da análise do sentimento, identificaremos o tema ou evento de sentimento, a sequência de eventos, a relação entre eventos e a relação entre os atores envolvidos em cada evento. Também identificamos como os atores e eventos estão relacionados entre si. Dado um conjunto de dados do Twitter existente, identificamos problemas ou eventos relacionados que atendem critérios de sentimento específicos, medem como as pessoas se sentem sobre os problemas e examinam a relação entre os eventos, e. Se um evento causar outro ou se um evento foi causado por um ator. Relatório Técnico de Texto Completo Maio de 2017 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Henry Dambanemuya Christopher Ray Arquivos da categoria: Twitter Trading amp. Sentiment Analysis Interessante entrevista com Paul Hawtin da Derwent Capital sobre seu fundo do Twitter e alguns detalhes de implementação. As principais coisas a observar é que eles analisam todos os tweets (sem filtragem para apenas as empresas FTSE), não é um sistema de blackbox, os sinais de humor são apenas um componente de sua estratégia. Anteriormente, na parte 1, o código foi produzido para usar tweetstream e baixar tweets em tempo real, esta parte da série analisará como armazenar esses tweets para análise futura. Os tweets serão salvos no SqliteDB (sqlite. orgdownload. html), pois isso é compatível com python e R. Também é muito mais simples do que algumas versões do SQL (sem serviços daemons para instalar). Boa informação Sqlite para R (Sqlite com R) e Python (Sqlite Python Docs) O banco de dados conterá uma tabela 8220source8221. Isso é usado para rastrear a fonte de informação da qual os tweets são baixados. Por enquanto, it8217ll apenas contém uma entrada, e isso é twitter. Apenas colecionar doces em tempo real significa que devemos aguardar muito tempo para obter um banco de dados significativo para analisar. Em um futuro artigo, os tweets serão baixados de arquivos históricos (portanto, são fontes de informação diferentes). Agora, no código, você pode querer alterar as tentativas de tentativa, dependendo de como você deseja que o script responda aos erros. No meu servidor há um trabalho cron que lança o script a cada 5 min, então, se ele morrer, é necessário reiniciar. Don8217t esqueça de atualizar o arquivo de palavras para filtrar os estoques em que você está interessado. Parece que as ações americanas respondem bem ao TICKER, porque os estoques obrigaram um bom formato. A partir de um jogo rápido, parece que usar tickers sem símbolos na frente apenas combina tweets estrangeiros aleatórios. Anexado é o projeto completo até agora incluindo um db (TwitterDownload. Zip). Em gekkoquant20170517twitter-trading-download-tweets-usando-python-part-1-of-2 o código de python foi fornecido para baixar tweets. A biblioteca python tweetsteam foi usada porque o python é mais compatível do que R quando usa um webhosting barato. O provedor de hospedagem para este site é o GoDaddy, eles fornecem o python 2.4 e o python 2.7 em seu pacote básico de hospedagem na economia. O Tweetstream é compatível apenas com o python 2.6 e superior. Infelizmente, o GoDaddy python 2.7 wasn8217t foi construído usando as opções enable ssl, portanto, a comunicação através do HTTPS que a API do Twitter requer isn8217t é possível. Felizmente, eu consegui encontrar uma solução que seja discutida nesta publicação. Instalar python sobre SSH e a linha de comando normalmente é uma tarefa direta, mas como eu não tenho acesso root e não há compiladores disponíveis, o problema é complicado de resolver. Felizmente, é possível baixar binários de python pré-compilados e instalá-los em uma pasta onde eu tenha acesso de readlink. Os binários pré-compilados podem ser encontrados em movimentos de dados ativos. Na primeira dessas duas séries, I8217ll mostra como se conectar à API do Twitter usando a biblioteca python tweetstream (pypi. python. orgpypitweetstream). A segunda parte os armazenará em um banco de dados. A FAQ do Twitter do Twitter (dev. twitterdocsfaq6861) afirma que a API gratuita nos dá acesso a 1 de todos os tweets públicos (conhecido como firehose) em qualquer segundo stream. Nós podemos optar por filtrar os tweets antes que eles sejam baixados, caso em que o 1 ano de entrega do firehose é mais relevante. Desconhece-se nesta fase se queremos coletar tweets ou tweets gerais específicos para o setor financeiro. O meu pressentimento seria que os tweets que são financeiros relacionados contenham mais informações sobre o futuro movimento do mercado. Instalando a biblioteca tweetstream Baixe a biblioteca de pypi. python. orgpypitweetstream e extraie para uma pasta diga C: tweetstream Navegue até essa pasta em uma extremidade de console execute este comando 8220python setup. py install8221, com alguma sorte a biblioteca agora deve ser instalada. Baixando um conjunto genérico de tweets Este código permite que você baixe e exiba o TweetStream. Eu acabei de encontrar este documento e queria documentá-lo aqui para que algo voltasse e teste para mim, espero que você ache isso tão interessante quanto eu. O método tem quatro Parâmetros: Período de Análise de Sentido 8211 Quantos dias de dados de sentimento prévio para usar Prazo de retenção 8211 Quanto tempo para manter uma negociação para Capitalização de Mercado 8211 Do small cap e grande cap responde o mesmo Diversication 8211 Quantos estoques para ter no Portfolio Cada um dos parâmetros do modelo de negociação também é analisado e seus efeitos explicados. O documento descreve um algoritmo de negociação baseado no sentimento de neutralidade do mercado que está testado novamente em um período de cinco anos (2005-2009) e produz alguns retornos excepcionalmente impressionantes quase 40 em certos anos, dependendo da configuração. O que mais gosto do documento é que o recurso de negociação é selecionado com base em critérios fixos (isto é, é o melhor dos sentimentos mais extremos), isso pára os efeitos de polarização positiva, pelo que o autor poderia apenas apresentar cenários lucrativos, escolher os resultados da cereja . O sentimento baseia-se na análise de postagens de notícias, postagens de blog e tweets. Desde que o twitter só surgiu em 2009, os autores tiveram apenas meio ano de dados do Twitter para analisar. Os ótimos resultados neste artigo foram alcançados sem dados do Twitter usando notícias normais e fontes de blog. O artigo mostra que o tamanho do corpus importa, o uso de blogs pode ser um método mais barato para coletar um corpus (raspar muitos feeds de RSS), enquanto que com o Twitter há limitações aos dados que você pode obter gratuitamente (os dados completos começam em 3500 por mês. ). Post navigationTrading Strategies to Exploit Blog and News Sentiment. Citações citatoriais Referências Referências 22 A mineração de orquídeas (também conhecida como análise de sentimento) 1, 2 foi primeiramente proposta no início deste século e tornou-se uma área de pesquisa ativa gradualmente. Além disso, várias aplicações práticas de mineração de opinião, tais como preços de produtos 3, inteligência competitiva 4, previsão de mercado 5, 6, previsão de eleições 7, 8. análise de relacionamento com a nação 9 e detecção de risco em sistemas bancários 10, atraem amplas atenções de Comunidades industriais. Por outro lado, o crescimento das mídias sociais. O comércio eletrônico e os sites de revisão on-line, como Twitter, Amazon e Yelp, fornecem uma grande quantidade de corpos que são recursos cruciais para a pesquisa acadêmica. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Como a prevalência de mídias sociais na Internet, a mineração de opinião tornou-se uma abordagem essencial para analisar tantos dados. Várias aplicações aparecem em uma ampla gama de domínios industriais. Enquanto isso, as opiniões têm expressões diversas que trazem desafios de pesquisa. Tanto as demandas práticas quanto os desafios de pesquisa fazem da mineradora de opinião uma área de pesquisa ativa nos últimos anos. Neste artigo, apresentamos uma revisão das técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) para mineração de opinião. Em primeiro lugar, apresentamos técnicas gerais de PNL que são necessárias para o pré-processamento de texto. Em segundo lugar, investigamos as abordagens da mineração de opinião para diferentes níveis e situações. Em seguida, apresentamos métodos de mineração de opinião comparativa e abordagens de aprendizado profundo para mineração de opinião. Resumo da opinião e tópicos avançados são apresentados mais tarde. Finalmente, discutimos alguns desafios e abrimos problemas relacionados à mineração de opinião. Texto completo Artigo Nov 2017 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Shiliang Sun Chen Luo Junyu Chen quotNossos resultados estão em conformidade com os de 14, onde foi mostrado que a polaridade do sentimento não é capaz de capturar a relação de causalidade de todos os índices. Nossos resultados também estão em conformidade com os de 15, 16, onde foi demonstrado que o sentimento e o volume de tweets afetam os preços das ações mudam. O mesmo pode ser dito para 3, 4, mesmo que eles usem comportamentos de sentimento diferentes que se baseiam na emoção apresentada no conteúdo de tweets. Quot Mostrar resumo Esconder abstract RESUMO: usuários de redes sociais hoje em dia expressam suas opiniões e sentimentos sobre muitos eventos que ocorrem em suas vidas. Para certos usuários, alguns dos eventos mais importantes são os relacionados aos mercados financeiros. Um campo de pesquisa interessante surgiu na última década para estudar a possível relação entre a flutuação nos mercados financeiros e as mídias sociais online. Nesta pesquisa, apresentamos um estudo abrangente para identificar a relação entre os tweets relacionados com a árabe e a mudança nos mercados de ações utilizando um conjunto de índices de ações arabes mais ativos. Os resultados mostram que existe uma relação Causalidade de Granger entre o volume e o sentimento dos tweets árabes e a mudança em alguns dos mercados de ações. Texto completo Artigo Jun 2017 Khalid Alkhatib Abdullateef Rababah Mahmoud Al-Ayyoub Yaser Jararweh quotPast estudos de análise de sentimento foram realizados para prever o desempenho de vendas 4, prever o mercado de ações, 5, estudar estratégias de negociação 6, correlacionar as pesquisas de opinião pública para Twitter sentiment 7, E prever os resultados do sentimento 8. Embora algumas pesquisas tenham sido conduzidas para estudar pontos de vista políticos 9 e caracterizar as relações sociais 10, poucos estudos de análise de sentimentos foram conduzidos com o objetivo explícito de prevenção de conflitos ou de consolidação estratégica da paz. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Buscamos desenvolver uma aplicação baseada na web para detectar conflitos emergentes em locais geográficos específicos. O aplicativo dependerá de um feed de informações contínuas de uma fonte de dados como o Twitter. A partir dos dados coletados, identificaremos rajadas de atividade e realizaremos uma análise de sentimento sobre a coleta de texto em cada explosão de atividades. Com base nos resultados da análise do sentimento, identificaremos o tema ou evento de sentimento, a sequência de eventos, a relação entre eventos e a relação entre os atores envolvidos em cada evento. Também identificamos como os atores e eventos estão relacionados entre si. Dado um conjunto de dados do Twitter existente, identificamos problemas ou eventos relacionados que atendem critérios de sentimento específicos, medem como as pessoas se sentem sobre os problemas e examinam a relação entre os eventos, e. Se um evento causar outro ou se um evento foi causado por um ator. Relatório Técnico de Texto Completo Maio 2017 Revista Internacional de Ciências da Computação Avançada e Aplicações Henry Dambanemuya Christopher Ray