Trading Strategien Basierte On News

Ist der Handel auf Nachrichten und Veranstaltungen basiert, ist Event Driven Trading eine Strategie, die Preis-Ineffizienzen ausnutzt, die auftreten, wenn Unternehmen in Unternehmensveranstaltungen wie Fusionen, Übernahmen, Restrukturierungen (einschließlich Aktienrückkäufe, Spin-offs und Kapitalrenditen) , De-Mergers und Lock-up Verfall. Trader, die ereignisgesteuerte Strategien verfolgen, versuchen, das Ergebnis eines bestimmten Unternehmensereignisses auf dem Sicherheitspreis sowie die optimale Kapitalbeschaffungszeit vorauszusagen. Zum Beispiel würde das jüngste gescheiterte Private-Equity-Angebot für Qantas Chancen für ereignisgesteuerte Händler bieten. Unternehmens - und makroökonomische Neuigkeiten können Auswirkungen auf den Aktienkurs haben, insbesondere, wenn die Nachrichten unerwartet sind. Viele Analysten glauben, dass Unternehmensgewinnrevisionen der Haupttreiber der künftigen Aktienkursentwicklung sind. So eine Firma wie Leighton Holdings, die eine Geschichte der Überlieferung hat, würde Ereignis-getriebenen Händlern Gelegenheit geben, schnell zu kaufen auf einer Gewinn-Ankündigung im Vorgriff auf die Analysten die Verbesserung ihrer Gewinnschätzungen und Fondsmanager erhöhen ihre Gewichtung in der Aktie. Eine andere populäre Ereignis-angetriebene Strategie ist Fusionsarbitrage. Die Logik hinter diesem Handel ist, dass viele Fusionen Aktien für Aktien-Börsen in einem bestimmten Verhältnis, d. h. ldquoCompany Ardquo (Erwerber) mit so vielen Aktien für ldquoCompany Brdquo (Ziel). Zum Beispiel Unternehmen A ist der Handel mit 10 und die Gesellschaft B ist um 9.00 Uhr gehandelt und die Börse ist 1 für 1. So wird der ereignisgetriebene Händler gleichzeitig Aktien der Gesellschaft A verkaufen und dann Aktien der Gesellschaft B kaufen, da sie wissen, dass sie Anteile an der Gesellschaft erhalten A, wenn der Zusammenschluss fortgesetzt wird. Der Gewinn wäre 1 pro Aktie. Das Risiko ist, dass sich das Ergebnis ändern kann, wenn beispielsweise die Gesellschaft C in den Streit eintritt und für die Gesellschaft A einen höheren Preis anbietet oder der Zusammenschluss nicht vorangeht. Die jüngste Fusion von zwei Börsenriesen, der Australischen Börse (ASX) und der Sydney Futures Exchange (SFE) ist ein großartiges Beispiel für eine Fusions-Arbitrage-Chance. Während eines Großteils des Angebotszeitraums wurden SFE-Aktien mit einem Abschlag auf das ASX-Angebot gehandelt, teilweise aufgrund des wahrgenommenen regulatorischen Risikos, dass die Fusion nicht erfolgreich war. Viele ereignisgesteuerte Händler hätten ein probabilistisches Modell verwendet, um das Risiko einer nicht fortgeführten Fusion zu bewerten. Wenn das Risiko des Fusionsversagens niedrig war, würden opportunistische Händler ASX-Aktien verkaufen und SFE-Aktien kaufen. Eine weitere ereignisgesteuerte Handelsstrategie beinhaltet Unternehmensdefizite und Aktiensperrzeiten. Ein neuer Trend, vor allem in Europa, ist der Prozess der börsennotierten Unternehmen schwimmenden (Spinning-off) ihrer Tochtergesellschaften. Dies beruht auf der Theorie, dass die Summe der Teile oft mehr wert ist als das Ganze. Wenn ein Unternehmen eine seiner Tochtergesellschaften auf dem Markt aufführt, aber ein Interesse behält, ist es üblich, dass es eine Lock-up-Vereinbarung über die verbleibende Beteiligung an einem Versuch, potenzielle Investoren wieder zu versichern, dass der Markt nicht zu sein wird Überschwemmt mit günstigen Aktien (eine ähnliche Anordnung findet in IPOs). Event-driven Händler können in einer Reihe von Möglichkeiten von Corporate De-Mergers profitieren. Erstens werden sie die Muttergesellschaft in der Erwartung kaufen, dass der Aktienkurs vom De-Merger-Prozess profitieren wird. Wenn die Strategie korrekt ist, werden sie, sobald die De-Fusion stattfindet, ihre Beteiligung zu einem höheren Preis als der ursprüngliche Einstiegspreis entsorgen. Dann werden sie kurze Zeit später versuchen, die Lock-Up-Periode auszuschöpfen (in der Regel Gründer shareholdersprivate Equity (Insider) können ihre Bestände 180 Tage nach dem ursprünglichen Aktienangebot verkaufen). Sie tun dies durch Leerverkäufe Lager, oft mit CFDs, vor einem Lock-up-Verfall und dann Kauf ihrer Short-Position zu einem niedrigeren Preis, sobald die Insider ihre Aktien entladen haben. Disclaimer: Die Ansichten in diesem Artikel sind die von Richard Avery-Wright und ist nicht als allgemeine Beratung gedacht. Dies stellt weder eine Empfehlung dar noch berücksichtigt sie Ihre Anlageziele, die finanzielle Situation oder besondere Bedürfnisse. Nachhaltige Handelsstrategien Stefan Feuerriegel a, b ,. Helmut Prendinger b. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Universität Freiburg, 79098 Freiburg, Deutschland b Nationales Institut für Informatik (NII), 2-1-2 Hitotsubashi, Tokyo 101-8430, Japan erhielt am 2. Dezember 2015. Überarbeitet am 29. Juni 2016. Angenommen am 29. Juni 2016. Online verfügbar 4. Juli 2016. Highlights Finanzkennzahlen sind die Hauptquelle für die Entscheidungsfindung im Finanzbereich. Sentiment Analyse der finanziellen Offenlegungen können Entscheidungsunterstützung zur Verfügung stellen. Wir konzipieren und vergleichen verschiedene Strategien für den Nachrichtenhandel. Diese können unsere Benchmarks in Bezug auf Gewinne, aber auf Kosten des Risikos übertreffen. Besonders tragfähige Ansätze werden überwacht und verstärkt. Das Wunder der Märkte liegt in der Tatsache, dass verteilte Informationen sofort verarbeitet und verwendet werden, um den Preis von Waren, Dienstleistungen und Vermögenswerten anzupassen. Finanzmärkte sind besonders effizient, wenn es um die Verarbeitung von Informationen geht, sind solche Informationen typischerweise in Textnachrichten eingebettet, die dann von Investoren interpretiert werden. Vor kurzem haben die Forscher damit begonnen, automatisch die Nachrichtenlage zu bestimmen, um die Kursbewegungen zu erklären. Interessanterweise funktioniert diese so genannte News-Stimmung ziemlich gut in der Erklärung der Aktienrenditen. In diesem Papier entwickeln wir Handelsstrategien, die Textnachrichten nutzen, um Gewinne auf Basis neuartiger Informationen zu gewinnen, die auf den Markt kommen. Wir schlagen daher Ansätze für die automatisierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage von betreutem und verstärktem Lernen vor. Insgesamt zeigen wir, wie nachrichtenbasierte Daten in ein Anlage - system integriert werden können. Entscheidungsunterstützung Finanznachrichten Handelsstrategien Text Mining Sentimentanalyse Trading-Simulation Abb. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Tabelle 3. Fig. 7. Stefan Feuerriegel Stefan Feuerriegel ist Postdoktorand am Lehrstuhl für Informationssystemforschung der Universität Freiburg mit Schwerpunkt Textbergbau und Stimmungsanalyse von Finanznachrichten. Bisher promovierte er an der gleichen Forschungseinrichtung. Er besitzt auch einen Master of Science in Simulationswissenschaften der RWTH Aachen. Er hat Co-Autor Research-Publikationen in der Europäischen Zeitschrift für Operative Forschung, Optimierung Engineering, das Journal of Decision Systems und Decision Support Systems. Helmut Prendinger Helmut Prendinger ist Professor am National Institute of Informatics, Tokio, wo er in der Abteilung für digitale Inhalte und Medienwissenschaften arbeitet. Er forscht in den Bereichen 3D-Internet, Cyber-Social-Simulation, Datenanalyse, virtuelle Agenten, intelligente multimodale Schnittstellen und emotionale Anerkennung aus Text. Er hat mehr als 200 Beiträge in peer-reviewed Zeitschriften und Konferenzen veröffentlicht. Entsprechender Autor. Tel. 49 761 203 2395 Fax: 49 761 203 2416. 2016 Elsevier B. V. Alle Rechte vorbehalten. Zitieren von Artikeln () Methodik der Quantifizierung von Nachrichten für Automated Trading News ist der wichtigste Faktor, der die Preise von finanziellen Vermögenswerten beeinflusst, alles andere ist sekundär. Aufgrund der enormen Menge an Nachrichteninformation, die kontinuierlich durch moderne elektronische Kommunikation freigegeben wird, wird es jedoch immer schwieriger, alle Informationen rechtzeitig zu verarbeiten. Nachrichten verfolgen. Ein Computer-System würde einen besseren Job als ein Paar menschlicher Augen tun, da seine Fähigkeit, (i) sofort reagieren in Mikrosekunden, (ii) Prozess vaster Menge an Informationen und (iii) tun es ohne Ausfallzeiten. Die Herausforderung besteht daher darin, intelligente linguistische Analysewerkzeuge aufzubauen, die ein Stück Nachrichtentext in quantifizierte Zahlen umwandeln können, mit denen eine Handelsstrategie objektive quantitative Handelsentscheidungen treffen kann. In dieser Präsentation werden die Methoden untersucht, nach denen Nachrichtentexte in einen Satz von Zahlen umgewandelt werden. Die verschiedenen quantifizierten Faktoren werden dann im Detail untersucht, wie sie berechnet werden, wahrscheinliche Fallstricke bei ihrer Verwendung und wie sie zu vermeiden sind. Key Faktoren in News Based Trading Sentiment Relevanz Neuheit Markt Auswirkungen Fähigkeit (aka News Type) Sekundäre Faktoren wie das Volumen der Nachrichten, Suchmaschinen-Trends, Social Media Neben Methoden zur Quantifizierung der einzelnen Nachrichten Artikel, Methoden zur Quantifizierung einer riesigen Menge von Nachrichten (Z. B. für eine ganze Zeitspanne, für eine ganze Reihe von Unternehmensgeographien) diskutiert. Insbesondere wird das Konzept des Market Psyche Index diskutiert. Im nächsten Abschnitt der Präsentation wird die Rentabilität von quantifizierten News-Analytics-basierten Handelsstrategien diskutiert. Die Rentabilität wird mit w. r.t. Diverse Haltedauer, verschiedene Kategorien von News-Events (softhard, planmäßig geplant), die Sensitivität in Bezug auf Aktiensegmente, Aktie-Beta-Scores, Markt-VIX, Marktkapitalisierung der Aktien usw. Im letzten Segment der Präsentation betrachten wir Fallstricke Und Fallstudien von Fehlern. Die Marktwirkung einiger dieser Ausfälle hebt auch hervor, inwieweit Nachrichtenanalyse in einigen der entwickelten Handelsgeographien zum Hauptstrom geworden ist. Wenn Sie ein Einzelhändler oder ein Tech-Profi suchen, um Ihre eigenen automatisierten Trading-Desk zu starten, starten Sie lernen algo Handel heute Beginnen Sie mit grundlegenden Konzepte wie automatisierte Handelsarchitektur. Markt-Mikrostruktur. Strategie-Backtesting-System und Auftrags-Management-System. Sie können sich auch in unserem Algo-Kurs EPAT anmelden, der eines der umfangreichsten Zertifizierungsprogramme der Branche ist. Zusammenhängende Posts: