Afinal, as celebridades podem ajudar a elevar o preço das ações? Apesar de ser diretor de Big Data Quantitative Research da linha de produtos Quantitative Analytics da StarMine, às vezes me sinto como um dos clientes da Refinitiv. Isso ocorre porque a StarMine – assim como nossa clientela dos fundos de hedge— está constantemente procurando fontes inexploradas de Alfa.
- A Marcação inteligente é uma ferramenta particularmente útil para conectar fontes de texto externas à infinidade de conjuntos de dados do ecossistema da Refinitiv.
- A Marcação Inteligente assinala documentos de forma inteligente, colocando em destaque tanto a empresa quanto a ação que merece atenção. Assim é possível vinculá-las a qualquer outro conteúdo financeiro tradicional.
- Atualmente, o text mining (mineração de texto) –processo para extrair informações de alta qualidade de um texto— é um método particularmente popular para encontrar alfa no mundo quântico.
O dilema de mineração de texto e a marcação inteligente
O text mining geralmente nos leva a novos conjuntos de conteúdo fora do ecossistema da Refinitiv. Nesses casos, além de todo o sofisticado Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Machine Learning (ML) necessários para destilar o texto e convertê-lo em sinais numéricos, também precisamos enfrentar desafios mais básicos, como:
- De forma majoritária, sobre que empresa esse texto fala? E, como podemos mapear essa empresa para uma série temporal de retornos a fim de fazer um back-test, assegurando a eficácia de nossa estratégia de trading?
A Marcação inteligente é uma ferramenta particularmente útil para conectar fontes de texto externas à infinidade de conjuntos de dados do ecossistema da Refinitiv. Quando consideramos todas as possibilidades de dados marcados e vinculados, os tipos de testes que poderíamos realizar são limitados apenas por nossa imaginação.
Por exemplo, se você processar este artigo sobre o Burger King, verá que o Burger King tem uma relevância de 80% e está marcado com o PermID de 4298209952:
Isso cumpre o nosso primeiro objetivo de descobrir sobre qual empresa se refere esse documento. Mas como não há PrimaryRIC listado para a “Burger King Corporation”, não conseguimos identificar de imediato quais ações negociar, caso seja esse o nosso desejo.
No entanto, a marcação inteligente nos ajuda, pois quando olhamos para a seção “Top Most Public Parent”, podemos ver que “Restaurant Brands International Inc.” está marcado com um PermID 5043951565 e um PrimaryRIC de QSR.TO.
Essa marcação também pode ser aplicada a textos de tamanho médio, como este tweet sobre Kendall Jenner visitando o Burger King:
Mais uma vez, a marcação inteligente mostra a principal controladora da “Restaurant Brands Inc.” junto com seu PermID e PrimaryRIC.
Somente o RIC já poderia ajudá-lo a se conectar a uma série de retornos para os testes de comprovação de eficácia de suas estratégias de trading.
Você também pode usar as novas tabelas PermID no QA Direct (centralizadas em PermSecMapX) e conectar-se às tabelas de simbologia do QA Direct (SecMapX / GSecMapX) para mapear o InfoCode e conectar-se às tabelas ReturnIdx do DataStream.
A propósito, todas essas tabelas de mapeamento são point-in-time, o que é muito importante para quem deseja produzir um back-test sem os problemas apresentados por alguns conjuntos de dados históricos que excluem empresas que não existem mais.
Uma nova maneira de avaliar a influência de celebridades
Como as pessoas também são assinaladas pela Marcação Inteligente, talvez possamos estudar a influência das celebridades no preço das ações. Um ator ou cantor famoso pode afetar o movimento das ações de uma empresa com a qual ele tem uma forte relação? Ou as celebridades influem apenas no preço das ações de companhias de um determinado setor? Existem pessoas que realmente podem fazer as ações caírem? Se compreendermos os influenciadores, talvez ler as revistas de fofocas possa levar a estratégias de negociação lucrativas.
Em resumo: a marcação inteligente consegue assinalar os documentos de texto de maneira inteligente. Isso significa que as melhores empresas e ações são etiquetadas, possibilitando vinculá-las a praticamente qualquer outro conteúdo financeiro tradicional. Assim você não descartará aqueles documentos aparentemente impossíveis de serem marcados, e abrirá caminho para estudos quantitativos mais robustos e um modelo mais forte.
Sua estratégia de negociação pode se beneficiar da marcação inteligente?
Atualmente, a mineração de texto –processo para extrair informações de alta qualidade de um texto— é um método particularmente popular para encontrar Alfa no mundo quântico, inclusive para nós da StarMine.
Para complementar nossa mineração de texto, ainda usamos conjuntos de conteúdos estruturados da Refinitiv, principalmente os fornecidos pelo QA Direct (banco de dados financeiros da Refinitiv com preços; fundamentos; estimativas; propriedades; critérios ambientais, sociais e de governança (ESG).
Também utilizamos o mesmo texto não estruturado (de forma livre) que nossos clientes consomem, como notícias, pesquisas realizadas com corretores, registros financeiros, transcrições e patentes. Felizmente, essas fontes de texto não estruturadas vêm com metadados estruturados que descrevem quais empresas são mencionadas em cada documento.
E com a ajuda do PermID –um número de 64 dígitos legível por uma máquina e usado para criar uma referência única, que nunca muda ao longo do tempo, para uma parte da informação— e das tabelas de mapeamento do QA Direct, somos capazes de unir todos esses conjuntos de dados. Assim criamos sinais quantitativos para averiguar a sua eficácia, simulando uma estratégia de negociação com dados históricos para ver como nos teríamos saído. Já na StarMine, usamos esses dados combinados para explorar, pesquisar e fornecer modelos financeiros quantitativos robustos.
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