A Combined Approach for Extracting Financial Instrument-Specific Investor Sentiment from Weblogs

Investor sentiment about future returns of financial instruments is a highly relevant information source for investment managers and other stakeholders in the financial industry. Investor sentiments are abundant in financial blog texts. Making use of these sentiments constitutes a massive information management challenge when considering the millions of blog articles with everchanging and growing amounts of information that need to be acquired and interpreted. We propose a novel approach for investor sentiment extraction from blogs by combining machine-learning on the document-level and knowledgebased information extraction on the sentence-level. The proposed artifact is a financial instrument-specific investor sentiment extraction method, which we apply to a set of blog articles. The evaluation suggests that the combined approach achieves a higher precision compared to a standalone knowledge-based approach

Financial Market Surveillance Decision Support: An Explanatory Design Theory

In this paper, an explanatory design theory for Financial Market Surveillance Systems is presented, which addresses both user requirements and regulatory demands. The identified general requirements and generated general components of the proposed design theory provides a theoretical foundation for design of implementation of highly flexible and real-time surveillance systems for capital markets

Decision Support Systems for Financial Market Surveillance

Entscheidungsunterstützungssysteme in der Finanzwirtschaft sind nicht nur für die Wis-senschaft, sondern auch für die Praxis von großem Interesse. Um die Finanzmarktüber-wachung zu gewährleisten, sehen sich die Finanzaufsichtsbehörden auf der einen Seite, mit der steigenden Anzahl von onlineverfügbaren Informationen, wie z.B. den Finanz-Blogs und -Nachrichten konfrontiert. Auf der anderen Seite stellen schnell aufkommen-de Trends, wie z.B. die stetig wachsende Menge an online verfügbaren Daten sowie die Entwicklung von Data-Mining-Methoden, Herausforderungen für die Wissenschaft dar. Entscheidungsunterstützungssysteme in der Finanzwirtschaft bieten die Möglichkeit rechtzeitig relevante Informationen für Finanzaufsichtsbehörden und Compliance-Beauftragte von Finanzinstituten zur Verfügung zu stellen. In dieser Arbeit werden IT-Artefakte vorgestellt, welche die Entscheidungsfindung der Finanzmarktüberwachung unterstützen. Darüber hinaus wird eine erklärende Designtheorie vorgestellt, welche die Anforderungen der Regulierungsbehörden und der Compliance-Beauftragten in Finan-zinstituten aufgreift

Proceedings der 11. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI2013) - Band 1

The two volumes represent the proceedings of the 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik WI2013 (Business Information Systems). They include 118 papers from ten research tracks, a general track and the Student Consortium. The selection of all submissions was subject to a double blind procedure with three reviews for each paper and an overall acceptance rate of 25 percent. The WI2013 was organized at the University of Leipzig between February 27th and March 1st, 2013 and followed the main themes Innovation, Integration and Individualization.:Track 1: Individualization and Consumerization Track 2: Integrated Systems in Manufacturing Industries Track 3: Integrated Systems in Service Industries Track 4: Innovations and Business Models Track 5: Information and Knowledge ManagementDie zweibändigen Tagungsbände zur 11. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI2013) enthalten 118 Forschungsbeiträge aus zehn thematischen Tracks der Wirtschaftsinformatik, einem General Track sowie einem Student Consortium. Die Selektion der Artikel erfolgte nach einem Double-Blind-Verfahren mit jeweils drei Gutachten und führte zu einer Annahmequote von 25%. Die WI2013 hat vom 27.02. - 01.03.2013 unter den Leitthemen Innovation, Integration und Individualisierung an der Universität Leipzig stattgefunden.:Track 1: Individualization and Consumerization Track 2: Integrated Systems in Manufacturing Industries Track 3: Integrated Systems in Service Industries Track 4: Innovations and Business Models Track 5: Information and Knowledge Managemen

Investor sentiment in blogs : design of a classifier and validation by a portfolio simulation

How can investment recommendations available on the web significantly improve stock selection? This dissertation shows how online investment recommendations can automatically be analyzed, aggregated, and used to achieve a return above the markets. To this respect, it is crucial to understand how investment recommendations affect returns. Therefore, the dissertation examines the effects of direct and indirect investment recommendations from blogs in the form of investor sentiments (i.e., opinions) on the expected development of stock prices. Blogs have made it possible for everyone to publish articles on the web. The studied blog platforms Seekingalpha and Blogspot host a wealth of semi-professional stock analyses, investor opinions, company rumors, and stock recommendations. The dissertations study uses about 77,000 articles from Seekingalpha and about 198,000 articles from Blogspot over a five-year period (2007-2011). A novel text classification method is developed for the automatic classification of blog articles in a positive vs. negative sentiment. To achieve a high classification accuracy, experiments were carried out to configure this method. The text classification method uses machine learning techniques, which learn from manually classified articles from a novel corpus. Using behavioral finance theory, hypotheses are developed about the effects of investor sentiments on a portfolios returns. To test these hypotheses, a monthly selection of stocks of the Dow Jones Industrial Average into a portfolio was simulated (i.e., backtested). The selection is made by means of the ranking of the monthly aggregated overall sentiment of all articles regarding a specific stock. The results show that a return above the markets can be achieved with aggregated investor sentiments from the Seekingalpha platform. In most cases, the achieved return exceeds the return of a momentum portfolio based solely on past returns. For the platform Blogspot, results are weaker. Overall, it seems advisable for investors to select a small number of stocks based on the most positive and most negative monthly investor sentiments from professional blogs.Wie können Anlageempfehlungen aus dem Web die Aktienauswahl deutlich verbessern? Die Dissertation zeigt, wie solche Online-Anlageempfehlungen automatisch analysiert, verdichtet und zur Erzielung einer über dem Markt liegenden Rendite genutzt werden können. Hierzu ist entscheidend, wie sich Anlageempfehlungen auf die Renditen auswirken. Daher untersucht die Dissertation die Wirkung von direkten und indirekten Anlageempfehlungen aus Blogs in der Form von Meinungen (sogenannte Investor Sentiments) zur erwarteten Entwicklung von Aktienkursen. Mit Hilfe von Blogs ist es jedermann möglich, im Web Artikel zu veröffentlichen. Auf den untersuchten Blog-Plattformen Seekingalpha und Blogspot finden sich zahllose semi-professionelle Aktienanalysen, Anlegermeinungen, Gerüchte zu Unternehmen und Aktienempfehlungen. Für die Untersuchung verwendet die Arbeit etwa 77.000 Artikel von Seekingalpha und etwa 198.000 Artikel von Blogspot aus einem Fünfjahreszeitraum (2007-2011). Für die automatische Einstufung der Artikel in eine positive vs. negative Meinung wird eine neuartige Textklassifikationsmethode entworfen. Um eine möglichst hohe Genauigkeit der Methode zu erzielen, wurden Experimente zur Parametrisierung durchgeführt. Die Textklassifikation erfolgte mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens. Das Verfahren lernt mit Hilfe von manuell eingestuften Artikeln aus einem eigens entwickelten Korpus. Unter Bezugnahme auf die Behavioral-Finance-Theorie werden Hypothesen zu den Wirkungen von Anlegermeinungen auf Renditen eines Portfolios entwickelt. Zur Überprüfung der Hypothesen wurde eine monatliche Auswahl von Aktien des Dow Jones Industrial Average in ein Portfolio über einen Fünfjahreszeitraum simuliert. Die Auswahl erfolgt mit Hilfe der Rangfolge der monatlich verdichteten Gesamtmeinung aller Artikel zu einer Aktie. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Hilfe der verdichteten Anlegermeinungen von der Plattform Seekingalpha eine über dem Markt liegende Rendite erzielt werden kann. Die Rendite übertrifft in fast allen Fällen die Rendite eines Portfolios, das rein basierend auf vergangenen Renditen erstellt wurde. Für die Plattform Blogspot fallen die Ergebnisse schwächer aus. Insgesamt scheint es für Anleger empfehlenswert, eine kleine Anzahl von Aktien entsprechend der positivsten und negativsten monatlich verdichteten Anlegermeinung aus professionellen Blogs auszuwählen