Staustufen, Polder und kein Ende. Die Ausbaumaßnahmen am Oberrhein von Tulla bis heute

Helmut Beege

Die Frage der Reichsschulgesetzgebung

von Julius Beege

Stock market prediction via machine learning and investor sentiment data : a quantitative investment strategy

This study shows sentiment data’s ability to predict stock prices by applying modern machine learning models and investment strategies on data from different industry sectors. Sentiment-based investment strategies outperform benchmarks in return and risk measurements. The findings are consistent with previous academic research that already proved sentiment’s forecasting ability on major stock markets with other statistical methods. The author finds that sentiment-based strategies work best for negative performing industry sectors and high volatile sectors. In general, high volatile time periods enable sentiment-based models to predict stock returns more accurately; in low volatile periods, sentiment strategies underperform. Additionally, data based on single companies supposedly provide clearer signals than index-based features; thus, it can be concluded that input data lose significance through indexing. Based on these results, the author created an investment strategy that can be used for further research and professional investment strategies The author also finds out that high accuracy scores of applied machine learning models must not be followed by high financial performances. This finding can be explained by the complex distribution of returns. In our case, the majority is concentrated on returns with small magnitudes, which increases the importance of days with extremely positive and negative returns. These returns determine the overall performance more than returns with small magnitudes. It can be concluded that in finance data relations are more complex, which is why it is more important to adapt models to the data structure instead of maximizing machine learning performance.Este estudo mostra a capacidade dos dados de sentimento para prever os preços das acções, aplicando modelos modernos de aprendizagem de máquinas e estratégias de investimento em dados de diferentes sectores industriais. As estratégias de investimento baseadas no sentimento superam os valores de referência em termos de retorno e medição de risco. Os resultados são consistentes com pesquisas académicas anteriores que já provaram a capacidade de previsão dos sentimentos nos principais mercados bolsistas com outros métodos estatísticos. O autor considera que as estratégias baseadas em sentimentos funcionam melhor para sectores industriais com desempenho negativo, bem como para sectores altamente voláteis. Em geral, períodos de tempo de alta volatilidade permitem modelos baseados em sentimentos preverem retornos de acções mais precisos; em períodos de baixa volatilidade, as estratégias de sentimento têm um desempenho inferior. Além disso, os dados baseados em empresas individuais fornecem sinais supostamente mais claros do que as características baseadas em índices; assim, pode concluir-se que os dados de entrada perdem significado através da indexação. Com base nestes resultados, surgiu uma estratégia de investimento dominante, que pode ser utilizada para investigação adicional e estratégias de investimento profissionais. O autor também descobre que as altas pontuações de precisão dos modelos de aprendizagem de máquinas aplicados não devem ser seguidas por altos desempenhos financeiros. Esta descoberta pode ser explicada pela complexa distribuição dos retornos. No nosso caso, a maioria concentra-se em retornos de pequena magnitude, o que aumenta a importância dos dias com retornos extremamente positivos e negativos. Estes retornos determinam o desempenho global mais do que os retornos de pequena magnitude. Pode-se concluir que nas finanças não se trata apenas do desempenho da previsão da aprendizagem da máquina, as relações de dados são mais complexas, e os modelos devem ser adaptados à estrutura de dados