A negociação baseada em atividades de notícias e eventos O Event Driven Trading é uma estratégia que busca explorar as ineficiências de preços, ocorrendo quando as empresas estão envolvidas em eventos corporativos, como fusões, aquisições, reestruturas (incluindo recompra de ações, spin-offs e retornos de capital) , Fusões e encerramentos. Os comerciantes, que seguem estratégias orientadas para eventos, tentam prever o resultado de um determinado evento corporativo no preço da segurança, bem como o momento ótimo para comprometer o capital. Por exemplo, o recente lance de private equity falhado para a Qantas teria proporcionado oportunidades para comerciantes conduzidos por eventos. Os anúncios de notícias corporativas e macroeconômicas podem ter um impacto no preço das ações, especialmente se a notícia for inesperada. Muitos analistas acreditam que as revisões de lucros corporativos são o principal motor do desempenho futuro do preço das ações. Assim, uma empresa como a Leighton Holdings, que tem uma história de entrega excessiva, apresentaria os comerciantes conduzidos por eventos com a oportunidade de comprar rapidamente em um anúncio de ganhos em antecipação aos analistas atualizando suas estimativas de ganhos e gerentes de fundos aumentando sua ponderação no estoque. Outra estratégia de eventos populares é a arbitragem de fusões. A lógica por trás desse comércio é que muitas fusões envolvem compartilhamento para troca de ações em uma determinada proporção, ou seja, ldquoCompany Ardquo (adquirente) que oferece tantas ações para ldquoCompany Brdquo (alvo). Por exemplo, a Companhia A está negociando em 10 e a Companhia B está negociando às 9,00 e a troca de ações é de 1 para 1. Então, o comerciante impulsionado pelo evento venderá simultaneamente ações da Companhia A e depois comprará ações da Companhia B, sabendo que receberão ações na empresa A se a fusão prosseguir. O lucro seria de 1 por ação. O risco é que o resultado possa mudar se, por exemplo, a Companhia C entrar na briga e oferece um preço maior para a Empresa A ou que a fusão não vai em frente. A recente fusão de dois gigantes cambiais, a Bolsa Australiana de Valores (ASX) e a Sydney Futures Exchange (SFE) é um ótimo exemplo de uma oportunidade de arbitragem de fusão. Durante grande parte do período de oferta, as ações da SFE negociadas com desconto para a oferta da ASX, em parte devido ao risco regulamentar percebido, a fusão pode não ser bem-sucedida. Muitos comerciantes conduzidos por eventos teriam usado um modelo probabilístico para avaliar o risco de a fusão não proceder. Se o risco de falha na fusão fosse baixo, então os comerciantes oportunistas venderiam ações da ASX e comprariam ações da SFE. Outra estratégia de negociação impulsionada por eventos envolve fusões corporativas e compartilham períodos de bloqueio. Uma tendência recente a surgir, particularmente na Europa, é o processo de empresas cotadas flutuando (filtrando) suas subsidiárias. Isto é baseado na teoria de que a soma das partes costuma ser mais do que o todo. Quando uma empresa lista uma das suas subsidiárias no mercado, mas mantém um interesse, é comum que haja um acordo de bloqueio sobre a participação remanescente na tentativa de reafirmar potenciais investidores que o mercado não está prestes a ser Inundado com estoque barato (um arranjo semelhante ocorre em IPOs). Os comerciantes conduzidos por eventos podem se beneficiar de várias formas de fusões corporativas. Em primeiro lugar, eles comprarão a empresa-mãe na expectativa de que o preço da ação se beneficiará do processo de desmembramento. Se a estratégia estiver correta, uma vez que a fusão tenha lugar, eles descartarão sua participação a um preço maior do que o preço de entrada original. Então, pouco tempo depois, eles procurarão explorar o período de bloqueio (geralmente os acionistas fundadores do capital privado (iniciantes) podem vender suas participações em ações 180 dias após a oferta inicial de ações). Eles fazem isso por ações de venda curta, muitas vezes usando CFDs, antes de um período de encerramento e depois comprando sua posição curta a um preço mais baixo, uma vez que os iniciados descarregaram suas ações. Descargo de responsabilidade: as opiniões expressas neste artigo são as de Richard Avery-Wright e não se destinam a ser um conselho geral. Isso não constitui uma recomendação nem leva em consideração seus objetivos de investimento, situação financeira nem necessidades específicas. Estratégias de negociação com base em notícias Stefan Feuerriegel a, b. Helmut Prendinger b. Uma cadeira para pesquisa de sistemas de informação, Universidade de Freiburg, 79098 Freiburg, Alemanha b Instituto Nacional de Informática (NII), 2-1-2 Hitotsubashi, Tóquio 101-8430, Japão Recebido em 2 de dezembro de 2017. Revisado em 29 de junho de 2017. Aceito em 29 de junho 2017. Disponível em linha 4 de julho de 2017. Destaques As divulgações financeiras são a principal fonte para a tomada de decisões em finanças. A análise do sentimento das divulgações financeiras pode fornecer apoio à decisão. Nós projetamos e comparamos diferentes estratégias para o comércio de notícias. Estes podem superar nossos benchmarks em termos de lucros, mas ao custo de risco. Abordagens especialmente viáveis são supervisionadas e aprendizado de reforço. A maravilha dos mercados reside no fato de que a informação dispersa é instantaneamente processada e usada para ajustar o preço dos bens, serviços e ativos. Os mercados financeiros são particularmente eficientes quando se trata de informações de processamento, tais informações normalmente estão inseridas em notícias textuais que são então interpretadas pelos investidores. Recentemente, os pesquisadores começaram a determinar automaticamente o sentimento das notícias para explicar os movimentos dos preços das ações. Curiosamente, esse chamado sentimento de notícias funciona bastante bem na explicação de retornos de ações. Neste artigo, nós projetamos estratégias comerciais que utilizam notícias textuais para obter lucros com base em novas informações que entram no mercado. Assim, propomos abordagens para tomada de decisão automatizada com base em aprendizagem supervisionada e reforçada. No total, demonstramos como os dados baseados em notícias podem ser incorporados em um sistema de investimento. Apoio à decisão Notícias financeiras Estratégias comerciais Estratégia de texto Análise de sentimento Simulação de negociação Fig. 1. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. Fig. 5. Fig. 6. Tabela 3. Fig. 7. Stefan Feuerriegel Stefan Feuerriegel é uma pesquisa pós-doutoral na Cadeira de Pesquisa de Sistemas de Informação da Universidade de Freiburg com foco na mineração de texto e análise de sentimentos de notícias financeiras. Anteriormente, ele obteve seu diploma de doutorado na mesma instituição de pesquisa. Ele também possui um Mestrado em Ciências da Simulação pela Universidade RWTH Aachen. Ele foi co-autor de publicações de pesquisa no European Journal of Operational Research, Optimization Engineering, Journal of Decision Systems e Decision Support Systems. Helmut Prendinger Helmut Prendinger é professora do Instituto Nacional de Informática de Tóquio, onde trabalha na Divisão de Pesquisa em Conteúdo Digital e Ciências da Mídia. Ele realiza pesquisas nas áreas de Internet 3D, simulação cibernética, análise de dados, agentes virtuais, interfaces multimodais inteligentes e reconhecimento de emoção de reconhecimento de texto. Ele publicou mais de 200 artigos em revistas e conferências revisadas por pares. Autor correspondente. Tel. 49 761 203 2395 fax: 49 761 203 2416. 2017 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Citar artigos () Metodologia de Quantificação de Notícias para Automated Trading News é o principal fator que afeta os preços dos ativos financeiros, tudo o resto é secundário. No entanto, devido ao enorme volume de informações de notícias continuamente divulgadas pela comunicação eletrônica moderna, torna-se cada vez mais difícil processar toda a informação em tempo hábil. Para rastrear eventos de notícias. Um sistema informático faria um trabalho melhor do que um par de olhos humanos, dada a sua capacidade de (i) responder imediatamente em microssegundos, (ii) processar uma quantidade mais vasta de informações e (iii) fazê-lo sem tempo de inatividade. O desafio é, portanto, construir ferramentas analíticas linguísticas inteligentes que podem converter um texto de notícias para números de números quantificados que uma estratégia de negociação pode usar para tomar decisões negociais quantitativas objetivas. Esta apresentação analisa as metodologias pelas quais os textos de notícias são convertidos em um conjunto de números. Os vários fatores quantificados são então explorados em detalhes amplos nas formas em que são calculados, prováveis armadilhas em seu uso e como evitá-los. Fatores-chave no sentido da negociação com base na notícia Relevância Novidade Capacidade de impacto do mercado (também conhecido como Tipo de Notícias) Fatores secundários como volume de notícias, tendências dos mecanismos de pesquisa, mídias sociais Além das metodologias envolvidas na quantificação de notícias individuais, metodologias de quantificação de um grande conjunto de notícias (Digamos, por um período de tempo inteiro, para um conjunto completo de geografias de empresas) também é discutido. Especificamente, o conceito de Market Psyche Index é discutido. Na próxima seção da apresentação, discute-se a rentabilidade das estratégias de negociação baseadas em análise de notícias quantificadas. A rentabilidade é estudada w. r.t. Vários períodos de espera, diferentes categorias de eventos de notícias (softthard, scheduleunscheduled), a sensibilidade em relação aos setores de ações, as pontuações beta, o mercado VIX, a capitalização de mercado do estoque, etc. No último segmento da apresentação, observamos armadilhas E estudos de casos de falhas. O impacto do mercado de algumas dessas falhas também destaca a medida em que as análises de notícias se tornaram mainstream em algumas das geografias comerciais desenvolvidas. Se você é um comerciante de varejo ou um profissional de tecnologia que procuram iniciar sua própria mesa de negociação automatizada, comece a aprender algo de negociação hoje. Comece com conceitos básicos como a arquitetura de negociação automatizada. Microestrutura do mercado. Sistema de backtesting de estratégia e sistema de gerenciamento de pedidos. 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