Sozialmarktanalysen,

Traditionelle Informationsquellen für aktive Trader sind Analystenschätzungen, Nachrichten, Messungen der Marktvolatilität und verschiedene Handelsinstrumente. Vor kurzem, „Social Sentiment“-Investitionsinstrumente sind ebenfalls zu einer gemeinsamen Ressource geworden. entwickelt, um Social-Media-Daten zu aggregieren und zu analysieren, um prädiktive Marktanalysen zu erstellen. Während andere Arten von Anlageanalysen in Anlageentscheidungen einbezogen werden sollten, Social-Media-Daten können dabei helfen, Investoren Hinweise auf die zukünftige Markt- und Wirtschaftsleistung zu geben, zusammen mit, in manchen Fällen, positive oder negative Bewertungen von Aktien und potenzielle Handels- und Anlagestrategien.

Sozialmarktanalysen, Inc.:
2011 gegründet, Sozialmarktanalysen, Inc. (SMA) hat sich zum Ziel gesetzt, die enorme Menge unstrukturierter Finanzdaten aus alternativen und traditionellen Quellen in maschinenlesbare Feeds und Marktinformationen zu nutzen. Während des letzten Jahrzehnts, SMA ist führend in der Bereitstellung von APIs für quantitative systemische Handelsunternehmen und Market Maker. Die patentierten Verfahren von SMA bieten der Finanz- und Marketing-Community neue Datenquellen zur Auswertung von Finanzdatensätzen, Rendite steigern, und Risiko reduzieren, ermöglicht es SMA, als FinTech-Unternehmen für Predictive Analytics zu agieren. SMA hat sich mit der Lightspeed Financial Services Group (Lightspeed) zusammengetan, um Daten als visuelle, jede Minute aktualisiert.

SMA-Faktor-Leistung :

Die obige Grafik zeigt die Open-to-Close-Renditen für US-Aktien mit einem S-Score (Sentiment) von mehr als +2.000 oder weniger als -2.000 um 9:10 Uhr ET. Hervorhebung des prädiktiven Charakters der Daten von SMA.

Die grüne Linie repräsentiert die Wertentwicklung aller Aktien mit einem S-Score von mehr als +2.000 um 9:10 Uhr ET (20 Minuten vor Marktöffnung). Die Daten deuten darauf hin, dass diese Aktiengruppe den Markt aufgrund der deutlich hohen Stimmung um diese Aktien übertreffen würde.

Die orangefarbene Linie zeigt die Wertentwicklung aller Aktien mit einem S-Score von weniger als -2.000 um 9:10 Uhr ET. Daten prognostizieren eine Underperformance dieser Aktiengruppe aufgrund ihrer deutlich negativen Erwähnungen auf Twitter.

Die Position wird beim Open eröffnet und dann beim Close liquidiert. Diese Strategie berücksichtigt nicht die Handelskosten, Geld/Brief-Spreads, oder Trade-Slippage.

So verwenden Trader SMA auf Lightspeed:

Handelsideen:
SMA deckt den breiten US-Aktienmarkt mit kleinen, Mittel, und Large-Cap-Aktien, Filterung durch etwa 1 Milliarde Tweets pro Tag, um alle Gespräche über US-Aktien zu erfassen. Die Technologien von SMA bieten eine Live-Top/Bottom 10 Watchlist, Live-Marktstimmung und Tweet-Volumen für einzelne Wertpapiere, und einmal täglich Snapshot auf Sentiment von den genauesten Twitter-Accounts. Oft werden Nachrichten auf Twitter vor den traditionellen Medien veröffentlicht. Händler können Sentimentspitzen als Nachrichten verfolgen. Da SMA die anhaltende Twitter-Stimmung für US-Aktien erfasst, Lightspeed informiert Sie im Minutentakt.

Positionsüberwachung:
SMA hilft Händlern, offene Positionen zu überwachen, indem das Sentiment alle 60 Sekunden aktualisiert wird. Der Odometer von SMA auf Lightspeed ermöglicht es Händlern, die Stimmung nahezu in Echtzeit zu überwachen und zu verstehen, warum die Stimmung einer Aktie als positiv gemeldet wird. Negativ, oder neutral.

Handelsausführung:
Die Handelskostenanalyse (TCA) spielt eine große Rolle beim Verständnis der Auswirkungen der Ausführung auf die Rendite (Alpha), insbesondere für große institutionelle Unternehmen. TWAP (zeitgewichtet) und VWAP (volumengewichtet) algorithmische Ausführungsmodelle, besonders, sind in den letzten zehn Jahren sehr populär geworden. Abhängig von der Stimmung einer Aktie und der Stimmungsänderung, ein Händler könnte geneigt sein, ihre Ausführung mit TWAP oder VWAP zu gestalten. Zum Beispiel, wenn ein Händler AAPL kaufen möchte und die Stimmung der Aktie positiv ist, Der Händler kann sich dafür entscheiden, auf dem Markt zu kaufen. Jedoch, wenn die Stimmung von AAPL negativ ist, Der Trader kann sich während der Sitzung für einen Kauf entscheiden, während er das Sentiment* überwacht. Das Sentiment Trend Chart von SMA kann dabei helfen, diese Stimmungen in Echtzeit zu verfolgen.

Genaue Konten:
Accurate Accounts sind die SMA-Version des Starmine-Produkts von Refinitiv, das Aktienanalysten bewertet. SMA bewertet Twitter-Accounts, die über Aktien sprechen, mit einem 12-Faktor-Algorithmus. Einer dieser Faktoren ist die Genauigkeit von Konten, wenn sie über verschiedene Haltedauern positiv oder negativ über eine Aktie sprechen. SMA misst dies über 1 Tag, 2 Tage, 1 Woche, und 1 Monat Haltefristen. Jeden Tag extrahiert SMA die 100 genauesten Konten für jede Haltedauer und zeigt an, wie viel Prozent dieser Konten positiv oder negativ über Wertpapiere sprechen. Dieses Widget wird täglich aktualisiert.

Über SMA: SMA hat Intellectual Property in vier Bereichen entwickelt FinTech Areas:

1. Sentiment NLP – Finanzielles Sentiment ist schwierig. SMA erfasst sowohl Wörter als auch Phrasen und bewertet jede Phrase von -1.000 bis +1.000. SMA aggregiert dann Konversationen auf Einzeltitelebene, um unseren S-Score (ein Z-Score von -4,25 bis +4,25) zu erhalten. SMA erfasst alle Gespräche von fundamentalen, technisch, Handel, Produkt, c-suite, usw. Das SMA Dictionary ist maschinelles Lernen in einer überwachten und unbeaufsichtigten Umgebung mit vierteljährlicher Regressionsanalyse, um sicherzustellen, dass die Verbesserungen fortgesetzt werden.
2. Themenmodellierung – $-Tags und #-Tags sind die Startbausteine ​​für die Themenmodellierung auf Lagerbestandsebene. SMA geht viel tiefer. Unser Machine Learning-Prozess macht Vorschläge für Ein- und Ausschlüsse zu jedem Themenmodell. Zum Beispiel, Für Teslas Themenmodell wollen wir Gespräche über Solar City und nicht über Nicola Tesla aufnehmen. Wir erfassen Tim Apple als Euphemismus für Tim Cook. Wir beseitigen schlechte Bots und Schauspieler. Die Modellierung ist in der Lage, zwischen Tickern wie $ETH für Ethan Allan, dem Möbelhersteller, und $ETH Ethereum, der Kryptowährung, zu unterscheiden. Das Ziel von SMA ist es, alle für die Aktie relevanten Tweets zu erfassen.
3. Quellengenauigkeit – SMA entdeckte, dass es nicht nur das ist, was in den sozialen Medien gesagt wird, aber wer sagt das. SMA bewertet alle, die auf Twitter über Aktien sprechen, mit einem 12-stufigen Algorithmus, um jeden Twitter-Account zu bewerten. Um in das „Alpha“-Universum unserer SMA aufgenommen zu werden, muss ein Mindestschwellenwert vom Twitter-Account überschritten werden.
4. Textanalyse – SMA hat eine eigene quellunabhängige Textanalyse-Engine entwickelt, Dadurch kann jedes Rohtextdokument geparst und nach Abschnitten mit Stimmungsdaten auf Abschnittsebene aufgeschlüsselt werden.

Weitere Informationen zur Integration von SMA mit Lightspeed Trader finden Sie unter Sehen Sie sich das Social Media Predictive Data-Webinar von Lightspeed an, in dem die Echtzeit-Metriken von SMA beschrieben werden, die für aktive Händler auf der Lightspeed Trader-Plattform verfügbar sind.

*Haftungsausschluss:SMA ist nur einer von vielen Informationspunkten und obwohl hilfreich, andere Faktoren sollten beim Handel berücksichtigt werden.

Aktiver Handel mit Lightspeed
Lightspeed bietet professionellen Tradern alle Werkzeuge, die sie benötigen, um im Aktienhandel erfolgreich zu sein. und wir haben unsere aktive Händlerplattform entwickelt und verfeinert, um ein optimales Benutzererlebnis zu bieten. Mit den intuitiven Oberflächen-Layouts und institutionellen Qualitäts-Aktien- und Optionsscannern Wir möchten Händlern helfen, ihre Ziele zu erreichen, egal welche Strategie sie haben. Wir bieten unseren Kunden auch einige der niedrigsten Handelsgebühren in der Branche.

Für weitere Informationen zu einer professionellen Handelsplattform mit Lightspeed, Bitte rufen Sie uns unter 1-888-577-3123 an, eine Demo anfordern oder ein Konto eröffnen.

Über Social Market Analytics, Inc.
2011 gegründet, Sozialmarktanalysen, Inc. (SMA) hat sich zum Ziel gesetzt, die enorme Menge unstrukturierter Finanzdaten aus alternativen und traditionellen Quellen in maschinenlesbare Feeds und Marktinformationen zu nutzen. Die DNA von SMA geht auf das Vorgängerunternehmen Quantitative Analytics Inc. (QA Direct) zurück, das von Thomson Reuters (Refinitiv) übernommen wurde. SMA stellt der Finanz- und Marketing-Community neue Datenquellen zur Auswertung von Finanzdatensätzen zur Verfügung, Rendite steigern, und Risiko reduzieren. Der patentierte Prozess von SMA ist einzigartig im aufstrebenden Bereich der KI, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, NLP-Gefühl, Textanalyse, Themenmodellierung, und Quellenbewertung. SMA-Daten wurden speziell für die Integration mit bestehenden quantitativen Modellen entwickelt, die üblicherweise in der Finanzbranche verwendet werden. SMA liefert quantitative Metriken über RESTful JSON APIs. SMA-Daten werden auf Wertpapierebene (Ticker) über alle Anlageklassen hinweg geliefert.

Für mehr Informationen, Besuchen Sie www.socialmarketanalytics.com.

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