Анализ настроений для торговли: работает ли он?

[!!NIKA!!]

 

Анализ настроений для торговли: работает ли он?

 

В последние несколько месяцев мы наблюдаем всплеск активности трейдеров, просматривающих такие форумы, как Wall Street Bets, пытающихся определить акции-мемы, типа акции сети GameStop. Этот вид торговли можно отнести к торговле на основе анализа настроений. Инвесторы пытаются заработать на акциях путем оценки того, о чем говорят другие инвесторы.

Торговля на настроениях участников рынка не является новостью. В былые времена инвесторы изучали инвестиционные обзоры, газетные статьи или обложки журналов. Однако в эпоху Интернета и социальных сетей стратегии торговли на настроениях участников рынка переходят на новый уровень. Социальные веб-сайты не только позволяют инвесторам проникнуться чувствами и переживаниями миллионов трейдеров, но даже в настоящее время имеет место сбор и продажа данных трейдерам, ищущим преимущества.

 

Тестирование данных анализа настроений, предоставляемых компанией InfoTrie

Некоторое время я интересовался торговлей на настроениях, поэтому решил загрузить исторические данные о настроениях от компании InfoTrie.

Этот пакет данных называется FinSentS Web News Sentiment и содержит ежедневные индикаторы настроений для более чем 49 000 мировых акций с 2013 года из различных общедоступных интернет-источников. По данным сайта:

«InfoTrie является компанией, занимающейся новостной аналитикой, финансовой инженерией и анализом больших данных. Штаб-квартира компании находится в Сингапуре, а офисы расположены в Индии и Европе. Канал данных FinSentS News Sentiment (NS1) предлагает ежедневные индикаторы настроений СМИ для более чем 49 000 мировых акций, рассчитываемые путем применения сложных алгоритмов машинного обучения в режиме реального времени к контенту тысяч новостных веб-сайтов и медиа-источников со всего мира. Тестирование осуществляется на исторических данных вплоть до 2013 года».

Сразу следует сказать одну вещь. Данные о настроениях от компании InfoTrie не являются дешевыми. Получение доступа к данным о настроениях на год стоит 40 $ в месяц, а загрузка полной истории стоит 1150 $ в год. Имеют ли эти данные преимущества, которые оправдывают такие затраты? Давайте проведем некоторый анализ, чтобы выяснить это.

 

Индикаторы анализа настроений

Данные, предоставляемые компанией InfoTrie, состоят из четырех показателей:

•    Балльная оценка настроений – числовой показатель бычьего/медвежьего настроения при освещении новостей по конкретной акции. Диапазон значений от -5 (крайне негативное настроение) до +5 (крайне позитивное настроение);
•    Максимум/минимум настроений – самые высокие и самые низкие оценки внутридневных настроений. Опрос происходит с 5-минутными интервалами;
•    Объем новостей – абсолютное количество новостных статей, посвященных конкретной акции;
•    Новостной шум – числовая мера изменения объема покрытия акций. Изменение измеряется стандартным отклонением и нормализуется по шкале от 1 до 10 (1 означает низкий уровень новостей, а 10 означает высокий уровень).

Другими словами, InfoTrie просматривает миллионы элементов данных в Интернете и оценивает акции на основе настроений и потока новостей. В следующей таблице показаны типичные результаты настроений в отношении акций компании Twitter, Inc. (TWTR):

 

 

Если мы посмотрим на нижепредставленный график, то увидим, как в течение года сообщаются данные по настроениям в отношении акций GameStop.

 

В верхнем окне показан график цены, ниже – оценка настроения (черный цвет), еще ниже – оценка объема новостей (синий цвет), и еще ниже – оценка популярности новостей (зеленый цвет):

 

 
На основании этих данных я делаю следующие наблюдения:

•    Данные о настроениях в отношении акций GameStop в течение года колеблются от положительных до отрицательных. В целом они являются положительными с октября 2020 года и станут отрицательными к концу января. Поскольку оценка настроения довольно изменчива, имеет смысл наложить на эти данные скользящую среднюю;
•    За исключением нескольких всплесков, объем новостей в течение года обычно невелик и не увеличивается до 26 января, когда рост акций GameStop идет полным ходом. Таким образом, объем новостей может являться запаздывающим индикатором и быть более полезным в качестве индикатора продаж;
•    Новостной шум набирает 10 баллов в восьми разных случаях. Новостной шум представляет собой скорость изменения потока новостей, поэтому есть смысл, что он будет равен 10 одновременно с ростом количества новостей. Однако в новостях в период с 12 декабря по 26 января не было изменений. Это было бы идеальным временем для открытия сделки по акциям GME;
•    В целом данные на первый взгляд выглядят довольно зашумленными. Я не очень уверен, что эти данные могли бы точно указать подходящее время для открытия сделки.

 

Тест первый: логический тест

Принимая во внимание доступные индикаторы, логичной торговой стратегией может быть покупка акций с высоким рейтингом настроений, большим объемом новостей и большим количеством новостей. Можно сказать, что такие акции испытывают значительные позитивные настроения и ненормальное освещение новостей.

Чтобы проверить это, я загрузил данные о настроениях для 4512 акций США в период с января 2020 года по январь 2021 года и протестировал простую стратегию, которая основывается на покупке акций с положительной оценкой настроения (более 1 балла), большим объемом новостей (более 10 баллов) и высоким новостным шумом (более 5 баллов).

При 10-дневном периоде удержания позиции и стартовом капитале в 50 000 $ эта стратегия привела к убытку -19,73%, максимальной просадке -34,53% и проценту прибыльных позиций 50,43%; общее количество сделок составило 154.

Даже с учетом последствий обвала, произошедшего в марте вследствие коронавируса, этот результат тестирования нашей первой стратегии торговли на настроениях был особенно плохим. Ниже представлена кривая капитала:
 

 

После этого я протестировал несколько других вариантов, но не смог добиться каких-либо значительных улучшений представленной выше производительности.

 

Тест второй: репликация торгуемого индексного фонда BUZZ

В качестве альтернативного варианта можно рассмотреть стратегию ранжирования, которая всегда инвестируется в рынок. Это похоже на методологию недавно выпущенного торгуемого индексного фонда BUZZ (BUZZ ETF) от Дэйва Портного.

С помощью данных, предоставляемых компанией InfoTrie, мы можем попытаться воспроизвести BUZZ ETF, ранжируя акции по настроениям. В BUZZ ETF есть некоторые вещи, которые мне не нравятся. Фонд инвестирует только в акции с рыночной капитализацией более 5 млрд. $ и имеет портфель из 75 позиций. Это слишком много.

В ходе данного теста будут открываться сделки на покупку среди 25 лучших акций из всей генеральной совокупности с наивысшими оценками настроений по данным InfoTrie за предыдущий месяц. Мы не будем проводить различия на основе рыночной капитализации и будем придавать одинаковый вес каждой позиции (размер позиции составляет 4%). Каждый месяц мы будем выполнять перераспределение, чтобы в портфеле постоянно находились 25 тикеров с самыми высокими настроениями.
При стартовом капитале в 50 000 $ этот портфель принес гораздо лучшую доходность в 31,59% в 2020 году, максимальную просадку -33,82% и процент прибыльных позиций 58,40%.

 

 

Тест третий: обратная логика

В нашем финальном тесте я изменил логику BUZZ ETF на ежемесячную покупку 25 акций с самым низким индексом настроений.
С помощью тех же настроек портфеля этот тест дал прибыль 15,85% в 2020 году, максимальную просадку -32,61% и процент прибыльных позиций 49,23%.

 

Обратите внимание, что когда я выполнил комбинацию низкой балльной оценки настроения с высоким объемом новостей, производительность значительно улучшилась до +31,62%, максимальная просадка стала -22,57%, а процент прибыльных позиций 54,23%.

 

Заключение

В этой статье я загрузил исторические данные о настроениях, взятые из компании InfoTrie, по 4 512 акциям США и протестировал различные торговые стратегии, основанные на настроениях. Мы обнаружили, что покупка акций с самыми высокими настроениями действительно принесла положительную доходность в 2020 году, которая почти удвоила доходность S&P500, составив 16%.

Тем не менее, следует отметить, что 2020 был исключительным годом для акций, торгующихся на настроениях, поэтому, чтобы сделать твердые выводы, необходимо располагать бо́льшим количеством данных.

Мне также не удалось найти каких-либо индивидуальных торговых стратегий (кроме стиля ранжирования), которые демонстрировали бы лучшую производительность в отношении принципа «покупай и удерживай». После нескольких часов работы с данными я не обнаружил какой-либо особенно сильной корреляции между настроениями и ценовой доходностью.

Я обнаружил, что иногда высокие настроения создают хорошие точки входа, а в других случаях очень низкие настроения создают хорошие точки входа. Просматривая представленный ниже график акций компании Tesla (который является классическим примером акций, движимых настроениями участников рынка), можно увидеть, что данные о настроениях содержат очень много шума. В течение года настроения колеблются от максимума к минимуму:

 

 
Я ожидал, что акции Tesla покажут гораздо более сильные тренды настроений, чем на данном графике; аналогичную картину я обнаружил и в других акциях с высокими оценками настроений.

Несмотря на положительные результаты стратегии ранжирования, я не уверен, что данные о настроениях обеспечивают достаточную доходность, чтобы на них стоило подписаться.

Если вы хотите начать свое собственное отслеживание настроений в отношении ETF, то это один из возможных вариантов. Но за стоимость этих исторических данных 1150 $ в год я ожидал увидеть большее.

Примечания: данные, представленные в этой статье, взяты из компании InfoTrie. Симуляция выполнена на платформе Amibroker.

 

 

Джо Марвуд, 
Переведено специально для Tlap.com