Teknologian vallankumouksen ja digitaalisen aikakauden myötä tiedon hankkiminen on entistä helpompaa. Tiedot, joita monet sijoittajat käyttävät sijoittamiseen osakemarkkinoille, mutta onko heillä mitään vaikutusta markkinoihin?
Kun tapahtuma tapahtuu globaalilla tasolla, aikakaudella, jolloin tietojenkäsittely ja tekniikka yhdistävät meidät kaikkiin tietoihin muutamassa sekunnissa, kaikki planeetan sijoittajat pelkäävät mainitun tapahtuman mahdollista vaikutusta rahoitusmarkkinoilla. Varsinkin kun kyseessä on negatiivinen tapahtuma ja asemamme on nouseva, kun otetaan huomioon mahdollisuus, että tämä tapahtuma painaa sukupuolestaan johtuen suorituskykyä, jonka saimme markkina-asemastamme.
Jotkut kutsuvat fundamentaalianalyysiksi tai makrotaloudelliseksi analyysiksi rahoitusmarkkinoilla, on eräänlainen sijoitus, joka perustuu pohjimmiltaan maailmantalouden tapahtumiin ja pystyy ennakoimaan sen vaikutuksen rahoitusmarkkinoihin. Monimutkainen analyysi, johon monet aloittelevat kauppiaat kuitenkin liittyvät, etsimällä suorituskykyä tiedon aikakaudella ja yksinkertaisesti älypuhelimen ja Internet-yhteyden omistamisella.
Bloomberg, Investing ja muut osaketietoportaalit ovat täynnä talousuutisia. Rahoitusmarkkinoiden kannalta merkityksellisen tiedon hankkimisen välittömyys maailmassa, jossa globalisaatio on lisäksi aiheuttanut maailmanlaajuisen yhteyden maiden välillä sekä kollektiivisen vaikutuksen, saa meidät tekemään päätöksiä dynaamisemmin. Joissakin tapauksissa jopa avaus- ja sulkemispaikat muutamassa minuutissa yrittää tuottaa tuottoa uutisen mahdollisen vaikutuksen vuoksi.
Joissakin osissa maailmaa ohjelmointi ja tekninen kehitys ovat johtaneet kauppiaiden ryhmiin, jotka ovat määrittäneet robotit sijoittamaan automaattisesti tapahtuman tapahtuessa. Jopa hauska tapaus, robotti, joka oli ohjelmoitu toteuttamaan markkina-asemia, viitaten näihin Yhdysvaltojen presidentin Donald Trumpin twiitteihin. Tweetin luonteesta riippuen robotti harkitsi onko se hyvä vai huono, ja suorittaa samanaikaisesti laskeva tai nouseva asema.
Tutkimus vahvistaa korrelaation
Jos tarkastelemme edellä mainittua tapausta, enemmän kuin sijoitusstrategia, robotin ohjelmoiminen tehtävien suorittamiseksi presidentti Donald Trumpin twiittien perusteella saattaa tuntua vitsiltä. Harvinainen seurattava signaali, mutta jolla voisi Kansainvälisen valuuttarahaston (IMF) tekemän tutkimuksen mukaan olla järkevämpää kuin a priori näyttää olevan. Tutkimus, jossa kyseenalaistetaan nimenomaan uutisten vaikutus rahoitusmarkkinoihin sekä omaisuuden eri hintoihin.
Robinin avulla monenvälinen organisaatio, jonka puheenjohtajana aiemmin oli Christine Lagarde, arvioi yli 4 miljoonaa eri lähteistä julkaistua taloudellista, poliittista, liike- ja rahoitusartikkelia, joista Reuters erottuu, kunkin uutisen sävyn käyttäen tekstin louhinta, tunnistamalla, olivatko uutisissa käytetyt termit negatiivisia vai päinvastoin positiivisia. Ajatuksena oli kerätä uutisia, jotka sisälsivät termejä kuten "edistyminen" tai "luottamus", sekä muita negatiivisempia termejä, kuten "kriisi", "kaatuminen" tai "tappio".
Joitakin tietoja, joita myöhemmin käytettiin "hengenindeksin" laatimiseen, joka perustui lähinnä edistyneisiin ja nouseviin talouksiin liittyviin uutisiin. Indeksi, joka yritti mitata suhteellisella tavalla markkinoiden tunnetta ja sen vaikutusta markkinoihin. Jotain samanlaista kuin mikä määrittää tunnetun pelkoindeksin tai, kuten sitä virallisesti kutsutaan, VIX-indeksi. Aivan kuten VIX-indeksi yrittää mitata markkinoiden volatiliteettia ja siten määrittää sijoittajien epävarmuuden, mielialan indeksi pyrkii tekemään samoin, mutta uutisten sijaan volatiliteettia.
Indeksin laatimisen myötä virasto päätyi siihen, että äkillisten tapahtumien tapahtuessa ja tiedotusvälineiden ilmoitettua siitä, että omaisuuden hinnat maailmanlaajuisesti vaihtelivat. Se tuotettiin erityisesti maailman uutisissa, joissa markkinoiden käyttäytymisen ja tiedotusvälineiden välillä oli havaittavissa selkeä suhde.
Kuten tiedämme, korrelaatio ei tietenkään tarkoita syy-yhteyttä. Voi tapahtua, että korrelaatio talousuutisten ja osakekurssien välillä annetaan toiseen suuntaan. Esimerkiksi tapahtuu tapahtuma, sijoittajat ottavat kantoja, ja sitten se näkyy mediassa, joka reagoi tapahtumaan. Tai jopa esiintyä samanaikaisesti.
Vähemmän taloudellisuutta, enemmän tietojenkäsittelyä
Samalla tavalla kuin edellisessä osassa näimme, sijoittaminen ja kaupankäynti on toimintaa, jossa atk-taidoista on tullut sijoittajien edistäjä. Viime vuosina olemme pystyneet havaitsemaan, kuinka rahoitusmarkkinoilla on otettu käyttöön uusi menetelmä, jossa taloudellinen tieto yhdistetään tietokonetyökalujen kehittämiseen, tuottamaan robottien avulla tuottoa mitatun riskin ympäristössä. hallittu. Robotit, jotka käyttävät Donald Trumpin tapaukseen kehitetyn tapaan markkina-asemia keskeytyksettä.
Kuten sanoin, uusi markkinatrendi pitää automaattista kaupankäyntiä yhä useammin kaupankäyntistrategiana. Kauppa, jota kutsutaan myös algoritmiseksi kaupaksi, koska se riippuu monimutkaisen algoritmin laatimisesta positioiden toteuttamiseksi. Sijoitustrendi, joka, kuten sanoin, pakottaa sijoittajat, jotka ovat kiinnostuneita tämäntyyppisen strategian omaksumisesta, tuntemaan hyvin perusteellisesti tietotekniikan alan. Ja lisäksi erittäin luotettavasti, koska sekä tappiot että voitot riippuvat tästä algoritmista.
Yhä vähemmän taloustieteilijöitä ei harkita ohjelmoinnin käyttöä tilastojen tai raporttien tuottamiseen. Ohjelmointi ja laskenta ovat avanneet loputtomia kenttiä finanssimarkkinoiden sijoittajille. Indeksien laatimisesta automaattisten robottien ohjelmointiin ne ovat olleet mahdollisia laskennan ja ohjelmoinnin suuren levinneisyyden ansiosta rahoitusmarkkinoilla. Vaikutus, joka on avannut monenlaisia mahdollisuuksia monille sijoittajille sekä tietyille teknisille profiileille, joilla on talouden tuntemattomia automaattisia kaupankäyntistrategioita algoritmisten robottien kanssa.
Kuten uutisissa, uudella tekniikalla, mukaan lukien megadatan käsittely ja tekstin louhinta, on ollut suuri häiritsevä vaikutus talouden alalla. Tämän tunnustavat organisaatiot, jotka jo työskentelevät tietojenkäsittelijöiden kanssa arvioidensa tarkentamiseksi ja tekevät yhä tarkempia tutkimuksia. Tutkimukset, joita vertaamalla niitä aikaisempiin analyyseihin ja joissa tietoja ei käsitelty, oli mahdotonta osoittaa erittäin luotettavasti.
Jotain ei tapahdu nyt, kuten olemme jo nähneet uutisten vaikutuksesta rahoitusmarkkinoihin. Teknologian ansiosta tällainen yksinkertainen sijoitusstrategia on osoittautunut tarkaksi tuottamaan tuottoa rahoitusmarkkinoilla. Lisäksi niin, että paitsi organismit pystyvät toteuttamaan sen, mutta kuten näimme, tekniikan tuntemuksella voimme toteuttaa sen itse.
Uskallatko nyt yksityiskohtaisen ja todistetun analyysin avulla käyttää uutisprosessia osakemarkkinoihin sijoittamiseen?
