Memahami kapan tepatnya membeli dan kapan menjual saham di bursa saham adalah tugas paling penting dari investor mana pun. Baik fakta ketersediaan laba dan ukurannya tergantung pada waktu yang tepat.
Tren beberapa tahun terakhir adalah munculnya alat otomatis yang membantu menangkap momen ini berdasarkan analisis Big Data dan pembelajaran mesin. Kami di ITI Capital juga mengembangkan produk semacam itu yang disebut
ITI Global , dan dalam artikel hari ini kami akan berbicara tentang data apa yang dianalisis sistem tersebut.
Tindakan pemain besar dan orang dalam
Salah satu elemen terpenting dari analisis pasar, yang sulit bagi investor swasta untuk digunakan secara independen, adalah analisis volume pembelian dan penjualan dana lindung nilai dan orang dalam dibandingkan dengan indikator rata-rata untuk sektor ini. Misalnya, jika dana menyingkirkan saham, maka kemungkinan penurunan harga saham ini tumbuh, meskipun pemain lain belum mengikuti tren yang muncul.
Sistem Global ITI kami menyediakan data tidak hanya pada aktivitas dana lindung nilai. Perusahaan investasi diberi peringkat sesuai dengan harga dan profitabilitas portofolio mereka - data ini telah dilacak setiap triwulan sejak 2014. Akibatnya, pengguna dapat dengan mudah melacak keberhasilan dana, transaksi yang paling terkenal dan mendapatkan semua detail, langsung ke nama manajer aset. Ini memungkinkan Anda untuk memahami tindakan perusahaan mana yang memberikan perhatian lebih.
Kategori lain dari pelaku pasar yang kegiatannya perlu dipantau adalah orang dalam. Biasanya, ini adalah nama orang yang terkait dengan perusahaan yang sahamnya diperdagangkan di bursa saham. Orang dalam ini harus melaporkan operasi mereka di bursa. Misalnya, di AS, orang dalam adalah karyawan perusahaan, manajer puncak, dan pemegang saham yang memiliki lebih dari 10% modal saham perusahaan.
Mencari laporan orang dalam dan menganalisisnya secara manual adalah tugas yang sangat melelahkan. Layanan kami, bagaimanapun, mencatat penjualan paling bersemangat dan pembelian terakhir secara otomatis. Algoritme dapat memisahkan transaksi reguler dan terencana dari penjualan dan pembelian yang menunjukkan kepercayaan terhadap masa depan perusahaan.
Kami melihat dan menunjukkan kepada pengguna volume saham yang dibeli dan dijual oleh orang dalam untuk kuartal terakhir. Berkat angka-angka ini, seseorang dapat menilai kepercayaan orang dalam terhadap stabilitas situasi di sekitar perusahaan mereka.
Menggunakan Big Data
Pasar keuangan adalah kumpulan data yang berbeda. Analisis mereka memungkinkan Anda untuk mendapatkan informasi terperinci tentang keputusan keuangan dalam skala global. Namun, pasar hanya mencerminkan keputusan akhir investor tentang apakah ia membeli saham atau menjualnya.
Biasanya, investor swasta yang dipersenjatai hanya dengan terminal perdagangan memiliki jumlah data perdagangan yang terbatas. Dia bisa melihat volume, menganalisis grafik, penawaran dan permintaan di bursa kaca dan sebagainya. Namun, ia tidak dapat secara akurat menentukan tingkat kepercayaan pemain pasar lain dalam suatu saham tertentu.
Dalam upaya untuk menyelesaikan masalah ini, beberapa pedagang bahkan mencoba mengembangkan sistem analisis mereka sendiri. Contohnya adalah sistem yang didasarkan pada
penggunaan layanan Google Trends untuk menentukan sentimen pasar, yang memperhitungkan frekuensi permintaan pencarian. Namun, dalam praktiknya, metode ini tidak menunjukkan efisiensi tinggi.
Algoritma Big Data memungkinkan Anda untuk mendapatkan perkiraan yang jauh lebih akurat berkat analisis informasi teragregasi pada puluhan ribu portofolio investasi dan alokasi total pembelian-penjualan sekuritas untuk periode tertentu. Sebagai contoh, ITI Global menunjukkan transaksi dalam 30 hari - ini memungkinkan investor untuk melihat tingkat kepercayaan pada berbagai aset keuangan (berapa banyak investor membeli atau menjual sekuritas), mengelompokkannya menjadi blok-blok dan lebih akurat merencanakan strategi.
Selain itu, algoritma penilaian kami memungkinkan kami untuk memberikan penilaian kepada investor yang sukses dan untuk menyoroti sinyal perdagangan yang dihasilkan berdasarkan tindakan mereka.
Analisis berita
Berita serius dapat mempengaruhi pasar saham - ada banyak contoh. Psikologi manusia sedemikian rupa sehingga ketika dia melihat ancaman, dia mulai bertindak, seringkali tanpa meluangkan waktu untuk memeriksa kenyataan ancaman itu. Oleh karena itu, ketika berita tentang perusahaan mengalami masalah, saham yang dimilikinya dalam portofolionya, investor kemungkinan besar ingin menyingkirkannya.
Ini bahkan digunakan oleh scammers, seperti pedagang Skotlandia Alan Craig,
yang menjadi terkenal beberapa tahun yang lalu. Dia jatuh cinta pada pembuatan akun palsu dari dua perusahaan analitik di Twitter. Di dalamnya, ia menerbitkan informasi palsu tentang pembukaan investigasi terhadap Audience Inc. dan Sarepta Therapeutics. Akibatnya, saham mereka masing-masing turun 28% dan 16%, dan pedagang berhasil membelinya pada puncak musim gugur.
Justru karena dampak berita yang begitu serius, perusahaan publik berusaha meminimalkan kebocoran bisnis media negatif. Misalnya, mereka
sering menyembunyikan informasi tentang serangan cyber pada infrastruktur mereka.
Jelas bahwa untuk menciptakan strategi yang berhasil untuk bekerja di pasar, sangat penting untuk menganalisis agenda berita. Untuk melakukan ini, sistem kami mengikuti berita dengan penilaian pertumbuhan dan kejatuhan. The Spoken Language Processor (NLP) mengurutkan berita sesuai dengan rekomendasi penjualan atau pembelian.
Robot memindai sumber daya tematik dan mengumpulkan data tentang resonansi di media untuk keamanan atau sektor tertentu secara keseluruhan. Sistem memonitor frekuensi referensi ke perusahaan dan membandingkan indikator ini dengan peringkat rata-rata kertas per minggu. Alat ini membantu mengevaluasi dampak dari peristiwa terkini pada latar belakang keseluruhan.
Ulasan Analis dan Opini
Aktivitas para pemimpin opini - analis keuangan dan blogger - juga dapat membentuk sikap audiens terhadap tindakan tertentu. Ada algoritma yang menganalisis publikasi yang dibuat oleh perwakilan dari kelompok orang ini - salah satunya diterapkan di ITI Global.
Untuk setiap makalah, sistem mengumpulkan peringkat analis selama tiga bulan terakhir dan menentukan perkiraan konsensus yang berkisar dari "Penjualan Segera" hingga "Pembelian Segera". Analis memberikan perkiraan untuk harga target rata-rata dengan mengawasi 12 bulan ke depan, serta perkiraan untuk pertumbuhan dan penurunan.
Layanan ini juga memonitor pernyataan para pemimpin opini dan mengutipnya. Hanya pendapat blogger independen, peringkat dan komentar di situs khusus yang diperhitungkan. Materi analitis seperti itu memungkinkan investor untuk berkenalan dengan ramalan terperinci. Selain itu, blogger dapat diurutkan berdasarkan keberhasilan abstrak dan prakiraan sebelumnya.
Materi terkait pasar keuangan dan saham lainnya dari ITI Capital :