Пример 3. Финансовые блогеры

Внимание к привлеченной «альфе» было сосредоточено на отдельном примере в Twitter. Настроение микроблога хорошо изучено, поэтому мы фокусируемся на социальных СМИ, финансовых блогерах. Блоги, такие как Seeking Alpha и Motley Fool, производят контент, который предназначен для предсказания курсов акций, однако недостаточно используется институциональными инвесторами. Tip Ranks собирает информацию из 65 новостных и финансовых блогов и производит обработку текстов, написанных на различных языках, для изучения мнения. 122 000 рекомендаций более чем 4000 авторов по более чем 2 000 обыкновенным акциям США были собраны в режиме реального времени, создав полноценное собрание профессиональных мнений. Эти блоги предназначены для читателей, разбирающихся в финансах, и содержат статьи, написанные инвесторами со стороны покупателя и отраслевыми экспертами. Инвесторы часто получают вознаграждение и обычно раскрывают существующие позиции для смягчения последствий потенциальных конфликтов интересов.

На рис. 6 мы показали прибыли, оставшиеся после уплаты налогов, по рекомендациям «покупать» и «продавать» от постов в финансовых блогах со сводной таблицей, как и ранее. Благодаря фокусировании этих блогов на розничных операциях, 84 % всех рекомендаций – это рекомендации «покупать».

Понятно, что в постах финансовых блогов есть альфа. Рыночно-нейтральная инвестиционная стратегия, которая покупает акции с недавними рекомендациями «покупать» и короткие позиции торговцев с недавними рекомендациями «продавать», значительно более прибыльна, как показано на следующем рисунке, которая использует Tip Ranks (TRESS).

Основанная на блогах финансовая стратегия показала годовую прибыль в 18,8 % и коэффициент Шарпа 2,13 за этот период, демонстрируя неиспользованные данные финансового блога.

Подводя итоги, скажем, что инвестиционные управляющие сейчас имеют доступ к инновационным массивам данных, которые получают «альфу» и дают им возможность дифференцировать потоки прибыли от тех инвесторов, которые продолжают пользоваться превращенными в товар наборами данных. Эти наборы данных предлагают важную информацию относительно традиционных источников. Поскольку все больше данных становятся доступны инвестиционным управляющим и типы прогнозов, которые могут быть использованы, становятся все более достоверными, инвестиционные управляющие и их клиенты будут получать выгоду.