Entender exatamente quando comprar e quando vender ações na bolsa de valores é a tarefa mais importante de qualquer investidor. O fato da disponibilidade de lucro e seu tamanho dependem do momento correto.
A tendência dos últimos anos é o surgimento de ferramentas automatizadas que ajudam a capturar esse momento com base na análise de Big Data e no aprendizado de máquina. Nós da ITI Capital também desenvolvemos um produto chamado
ITI Global e, no artigo de hoje, falaremos sobre quais dados esses sistemas analisam.
Ações dos principais atores e insiders
Um dos elementos mais importantes da análise de mercado, que é difícil para os investidores privados usarem de maneira independente, é a análise do volume de compras e vendas de hedge funds e insiders em comparação com os indicadores médios do setor. Por exemplo, se os fundos se livrarem de uma ação, aumentará a probabilidade de uma redução no preço dessa ação, mesmo que outros participantes ainda não tenham seguido uma tendência emergente.
Nosso sistema ITI Global fornece dados não apenas sobre a atividade de fundos de hedge. As empresas de investimento são classificadas de acordo com o preço e a rentabilidade de suas carteiras - esses dados são rastreados trimestralmente desde 2014. Como resultado, os usuários podem acompanhar facilmente o sucesso do fundo, suas transações mais notáveis e obter todos os detalhes, até o nome do gerente de ativos. Isso permite que você entenda as ações de qual empresa dar mais atenção.
Outra categoria de participantes do mercado cuja atividade precisa ser monitorada são os de dentro. Como regra, esse é o nome das pessoas associadas à empresa cujas ações são negociadas na bolsa de valores. Esses insiders devem relatar suas operações na bolsa. Por exemplo, nos EUA, insiders são funcionários, altos executivos e acionistas que possuem mais de 10% do capital social da empresa.
Procurar relatórios internos e analisá-los manualmente é uma tarefa extremamente trabalhosa. Nosso serviço, no entanto, observa automaticamente as vendas mais vibrantes e as compras mais recentes. O algoritmo pode separar transações regulares e planejadas de vendas e compras que demonstram confiança no futuro da empresa.
Vemos e mostramos aos usuários o volume de ações compradas e vendidas por insiders no último trimestre. Graças a esses números, é possível avaliar a confiança dos insiders na estabilidade da situação em torno de sua empresa.
Usando Big Data
Os mercados financeiros são uma coleção de dados diferentes. A análise deles permite obter informações detalhadas sobre decisões financeiras em escala global. No entanto, o mercado reflete apenas a decisão final do investidor sobre se ele compra ou vende uma ação.
Normalmente, um investidor privado que está armado apenas com um terminal de negociação possui uma quantidade limitada de dados de negociação disponíveis. Ele pode ver o volume, analisar gráficos, oferta e demanda no estoque de vidro e assim por diante. No entanto, ele não pode determinar com precisão o nível de confiança de outros participantes do mercado em uma determinada ação.
Em um esforço para resolver esse problema, alguns traders tentaram desenvolver seus próprios sistemas de análise. Um exemplo é um sistema baseado no
uso do serviço Google Trends para determinar o sentimento do mercado, que leva em consideração a frequência das consultas de pesquisa. No entanto, na prática, esse método não mostra alta eficiência.
Os algoritmos de Big Data permitem obter previsões muito mais precisas, graças à análise de informações agregadas em dezenas de milhares de carteiras de investimentos e à alocação do total de compra e venda de títulos por um determinado período. Por exemplo, a ITI Global mostra transações em 30 dias - isso permite que o investidor veja o nível de confiança em vários ativos financeiros (quantos investidores compraram ou venderam um título), agrupá-los em blocos e planejar com mais precisão uma estratégia.
Além disso, nosso algoritmo de pontuação nos permite atribuir uma avaliação a investidores bem-sucedidos e destacar sinais de negociação gerados com base em suas ações.
Análise de notícias
As notícias podem afetar seriamente o mercado de ações - há muitos exemplos. A psicologia humana é tal que, quando ele vê uma ameaça, ele começa a agir, muitas vezes sem ter tempo para verificar a realidade da ameaça. Portanto, quando as notícias sobre a empresa têm problemas, cujas ações são mantidas em seu portfólio, o investidor provavelmente desejará se livrar delas.
Eles são usados até mesmo por golpistas, como o comerciante escocês Alan Craig,
que ficou famoso alguns anos atrás. Ele se apaixonou pela criação de contas falsas de duas empresas de análise no Twitter. Neles, ele publicou informações falsas sobre a abertura de investigações contra a Audience Inc. e Sarepta Therapeutics. Como resultado, suas ações caíram 28% e 16%, respectivamente, e o trader conseguiu comprá-las no auge da queda.
É precisamente devido a um impacto tão sério das notícias que as empresas públicas estão tentando minimizar o vazamento de negócios negativos na mídia. Por exemplo, eles
geralmente ocultam informações sobre ataques cibernéticos em sua infraestrutura.
É óbvio que, para criar uma estratégia bem-sucedida para trabalhar no mercado, é extremamente importante analisar a agenda de notícias. Para isso, nosso sistema acompanha as notícias com uma avaliação do crescimento e queda. O Processador de linguagem falada (PNL) classifica as notícias de acordo com as recomendações da venda ou compra.
O robô varre recursos temáticos e coleta dados sobre a ressonância na mídia para uma segurança ou setor específico como um todo. O sistema monitora a frequência das referências à empresa e compara esse indicador com a classificação média do artigo por semana. Essa ferramenta ajuda a avaliar o impacto de eventos recentes no plano de fundo geral.
Comentários de analistas e opiniões
A atividade dos líderes de opinião - analistas financeiros e blogueiros - também pode moldar a atitude do público em relação a uma ação específica. Existem algoritmos que analisam publicações feitas por representantes desse grupo de pessoas - um deles é implementado no ITI Global.
Para cada artigo, o sistema coleta classificações de analistas nos últimos três meses e determina uma previsão de consenso que varia de "Venda imediata" a "Compra imediata". Os analistas fazem uma previsão do preço-alvo médio com atenção nos próximos 12 meses, bem como uma previsão de crescimento e queda.
O serviço também monitora as declarações dos líderes de opinião e as cita. Somente opiniões de blogueiros independentes, classificações e comentários em sites especializados são levadas em consideração. Esse material analítico permite que o investidor se familiarize com uma previsão detalhada. Além disso, os blogueiros podem ser classificados pelo sucesso de seus resumos e previsões anteriores.
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