市场会对美联储议息会议作何反应?答案就在Twitter里

2016-12-12 09:00

对想判断市场情绪的量化投资者来说,Twitter现在是一个非常热门的信息来源。

即使是在开始总统竞选前,侯任总统特朗普就在愉快地通过Twitter影响股票市场了。事实证明,Twitter能够告诉投资者市场下一步的走向,至少可以在某些特定的日期做到这样。

美联储官员将在本周召开本年度最后一次政策会议,研究显示对美联储会议召开前几天内的推文进行梳理,也许能找到获利的机会。

麻省理工学院斯隆管理学院的金融博士Andrew Lo今年早些时候发布报告称,其研究的一种交易策略通过对美联储召开政策会议前一天人们发送的推文进行分析已实现了盈利。

Lo和博士生Pablo Azar在共同发表的研究报告《Twitter用户群体的智慧》中提出,他们发现在美联储召开会议的时间段内,Twitter用户的情绪对收益的影响作用非常明显,但在其他任何时间这种影响作用完全不存在。

Lo和Azar研究了从2007年到2014年和美联储相关的390万条推文,为这些推文分配“极值”以判断推文的情绪。这种交易策略明显地在Twitter的用户情绪变得更极端时能发挥作用。当然,该研究进行的时间恰好就发生在货币政策起到极其重要作用的时间段内。

他们的研究成果和许多其他研究一样,都在分析美联储召开会议前几天,市场会有怎样的表现。纽约联邦储备银行的经济学家们研究了他们称之为“美联储会议公告前股市波动谜团”的问题,怀疑股市在美联储召开会议前几天有立即反弹的倾向。他们发现从1994年至2011年标普500指数在美联储会议前的24小时内的年化收益率为3.9%,而剩余所有时间加起来的年化收益率只有0.9%。

量化投资者们正在寻找用不断增长的全球范围内数据更好地预测股票价格变化的方法。Two Sigma Investments等公司将巨量数据集合(股市数据、新闻报道、推文、天气等其他信息)存入电脑,并通过使用这些数据做出交易决策。

现以一家大型零售超市的假想股票交易为例,介绍本交易策略的步骤:

步骤1:下载数据:对冲基金公司的电脑系统存入来自多方面的关于该大型零售超市的数据。

步骤2:创建交易模型:该基金的研究员使用这些数据为交易该零售超市的股票设计出交易模型,并通过历史数据回测,改进提升现有的交易模型。交易模式包括:

1)当整体市场情绪上升到积极范围时,买入。

2)许多消费者在Twitter上抱怨该零售超市的一件新产品,同时其他数据显示到该超市购物的人不断减少时,卖出。

3)当该超市股价上行穿过200日均线,并且该公司高管买入更多该公司股票时,买入。

步骤3:衡量结果:根据模型表现和其他因素,衡量每一个被建议操作的交易。得到最有力证明的交易观点进入下一步处理。

步骤4:分析风险:风控系统的存在确保该基金公司不会将全部风险押注在某个行业或公司上。同时,风控系统也能对该公司的整体表现和其他因素进行监控。

步骤5:进行交易:最后,操作执行系统自动进行交易。在某些案例中会由交易员手动进行交易,但从根本上说,对股票交易而言,手动交易的数量没有电子化交易那么多。

除非出现不可预知的事件,几乎可以确定美联储会在周三的会议上同意提高短期利率,这将是自金融危机爆发以来美联储仅有的第二次的加息举措。但2017年的加息速率和此外的种种问题还是个谜,有关这些问题的任何迹象都将会引起市场的反应。

尽管如此,现在市场的风险依然是在美联储会议前股票的收益是否已提前表现出来。标普500指数已经连续上涨了6个交易日,截至目前,该指数今年已上涨了11%,创出了新高。

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