Понять, когда именно стоит покупать, а когда продавать акции на бирже – самая важная задача любого инвестора. От правильного выбора времени зависит как сам факт наличия прибыли, так и ее размер.
Тренд последних лет – появление автоматизированных инструментов, которые помогают поймать такой момент на основе анализа Big Data и машинного обучения.
Действия крупных игроков и инсайдеров
Один из важнейших элементов анализа рынка, который частным инвесторам трудно использовать самостоятельно – это анализ объема покупок и продаж хедж-фондов и инсайдеров в сравнениями со средними показателями по сектору. К примеру, если фонды избавляются от какого-той акции, то вероятность снижения цены этой акции растет, даже несмотря на то, что остальные игроки пока не следуют зарождающемуся тренду.
В нашей систему ITI Global представлены данные не только по активности хедж-фондов. Инвесткомпании проранжированы в соответствии с ценой и доходностью их портфелей – эти данные отслеживаются поквартально с 2014 года. В итоге пользователи могут легко отследить успехи фонда, его самые заметные сделки и получить все детали, вплоть до имени управляющего активами. Это позволяет понять, действиям каких компания придавать больше внимания.
Еще одна категория участников рынка, за активностью которых нужно следить – это инсайдеры. Как правило, так называют людей, связанных с компанией, чьи акции торгуются на бирже. Эти инсайдеры должны отчитываться по своим операциям на бирже. К примеру, в США, инсайдерами признаются служащие компании, топ-менеджеры и акционеры, владеющие более 10% акционерного капитала компании.
Искать отчетность инсайдеров и анализировать ее вручную – крайне трудоемкое занятие. Наш сервис же отмечает наиболее яркие продажи и покупки последнего времени автоматически. Алгоритм может отделить обычные, запланированные транзакции от продаж и покупок, которые демонстрируют уверенность в будущем компании.
Мы видим и показываем пользователям объём купленных и проданных инсайдерами акций за последний квартал. Благодаря этим цифрам, можно оценить уверенность инсайдеров в стабильности ситуации, вокруг их компании.
Использование Big Data
Финансовые рынки представляют собой совокупность различных данных. Их анализ позволяет получить детальную информацию о принятии финансовых решений в мировом масштабе. Однако, на рынке отражается только окончательное решение инвестора о том покупает он акцию или продаёт её.
Обычно частному инвестору, который вооружен только торговым терминалом, доступен ограниченный объем данных о торгах. Он может видеть объем, анализировать графики, спрос и предложение в биржевом стакане и так далее. Однако он не может с высокой точностью определить уровень доверия остальных игроков рынка к той или иной акции.
Стремясь решить эту проблему некоторые трейдеры даже пытались разрабатывать собственные системы анализа. Пример — система, основанная на использовании сервиса Google Trends для определения настроений рынка, где во внимание принимается частотность поисковых запросов. Однако на практике такой способ не показывает высокой эффективности.
Алгоритмы Big Data позволяют получать гораздо более точные прогнозы благодаря анализу агрегированной информации по десяткам тысяч инвестиционных портфелей и выделению общих покупок-продаж ценных бумаг за определенный период. Например, ITI Global показывает транзакции за 30 дней – это позволяет инвестору видеть уровень доверия к разным финансовым активам (сколько инвесторов купили или продажи ценную бумагу), группировать их в блоки и точнее планировать стратегию.
Помимо этого, наш скоринговый алгоритм позволяет присвоить оценку успешным инвесторам и особо выделять торговые сигналы, сгенерированные на основе их действий.
Анализ новостей
Новости могут серьезно влиять на фондовый рынок – тому есть масса примеров. Психология человека такова, что когда он видит угрозу, он начинает действовать, зачастую не уделяя времени проверки реальности угрозы. Поэтому, при виде новостей о проблемах у компании, акции которых он держит в своем портфеле, инвестор с высокой долей вероятности захочет от них избавиться.
Эти даже пользуются мошенники, как например, прославившийся пару лет назад шотландский трейдер Алан Крейг. Он попался на создании поддельных аккаунтов двух аналитических компаний в Twitter. В них он публиковал ложные сведения об открытии расследований в отношении компаний Audience Inc. и Sarepta Therapeutics. В результате их акции подешевели на 28% и 16% соответственно, и трейдер успел купить их на пике падения.
Именно вследствие такого серьезного влияния новостей публичные компании стараются минимизировать утечки негатива о бизнесе в СМИ. К примеру, они часто скрывают информацию о кибератаках на свою инфраструктуру.
Очевидно, что для создания успешной стратегии работы на рынке, крайне важно анализировать новостную повестку. Для этого наша система следит за новостями с оценкой роста и падения. Алгоритм-обработчик разговорного языка (NLP) сортирует новости по рекомендациям продажи или покупки.
Робот сканирует тематические ресурсы и собирает данные о резонансе в СМИ по той или иной ценной бумаге или сектору в целом. Система отслеживает частоту упоминаний о компании и сравнивает этот показатель со средней оценкой бумаги по неделе. Этот инструмент помогает оценивать влияние последних событий на общий фон.
Обзоры мнений аналитиков и лидеров мнений
Активность лидеров мнений – финансовых аналитиков и блогеров – также может формировать отношение аудитории к той или иной акции. Существуют алгоритмы, которые анализируют публикации, сделанные представителями этой группы людей – один из них реализован в ITI Global.
Для каждой бумаги система собирает рейтинги аналитиков за последние три месяца и определяет консенсус-прогноз, который варьируется от «Немедленной продажи» до «Немедленной покупки». Аналитики дают прогноз по средней целевой цене с прицелом на следующие 12 месяцев, а также прогноз по росту и падению.
Также сервис следит за высказываниями лидеров мнений и цитируем их. В расчет берутся только мнения независимых блогеров, рейтинги и комментарии на профильных сайтах. Такой аналитический материал позволяет инвестору ознакомиться с детальным прогнозом. Кроме того, блогеров можно сортировать по успешности их предыдущих тезисов и прогнозов.