利用语言的力量可以是一个令人兴奋的交易者，似乎是似乎是市场脉搏的诊断。这是冲动新闻数据库的一件事，以查找对您即将销售的股票的公司的负面参考。但它是探测马里兰大学语言学教授的菲利普·雷尼克的另一件事，称为旋转。
“语言是含糊不清的 - 言语有多种含义，”Resnik说，他也是大学的高级计算机研究所的成员。
几十年来，交易员们一直在新闻档案中挖掘数据。他们早就知道如何通过评估股票期权的看跌期权和看涨期权来判断大众的情绪。但如今，配备了最新人工智能(AI)软件的计算机正在学习解读公众如何使用语言，以及哪些词汇组合可以预测投资者和民调机构感兴趣的那种现象。
例如，当卡内基梅隆大学的教授寻找新闻数据库中的负面词语时 - “失业”，“裁员”和“恐惧” - 他注意到了与美国消费者信心指数下降的高度相关性。他的项目在2010年秋天努力工作，当他从某些积极言语的频率推导出来，包括“工作”和“就业”，即公共情绪即将上升。
问题是:苹果刚刚发布了一款新的iPhone;所有这些“乔布斯”都是指公司联合创始人史蒂夫·乔布斯。事实上，消费者信心正在下降，但有关苹果新产品的新闻报道使这位科学家错误地预测，消费者信心将很快飙升。
或者可以这样想:一个人把一部电影描述为“炸弹”，他可能并不喜欢这部电影。但是如果他说这部电影是“the bomb”，他是在用俚语表达他有多喜欢这部电影。人工智能电脑可以区分这个词的两种用法。如今，交易员们在寻找情绪方面还有另一个不同之处:他们的数据来源。仅推特就拥有1.4亿用户，他们日夜不停地对产品、公司和时事发表看法。
回到2005年，Paul Tetlock，现在是纽约哥伦比亚商学院的教授，当他在德克萨斯大学时写了一篇学术论文，展示了企业媒体预测股票市场的内容。他不仅发现他所谓的媒体悲观主义的高水平预测股票市场的向下波动，而且还可以使用媒体悲观来预测交易量。
由于计算机如何处理语言，旧行新闻提供商的进步是发现他们的档案比当地图书馆中的微细胞的饲料不仅仅是饲料。罗伯特Passarella封装了Dow Jones的交易客户的新闻档案馆，该公司表示发布的公司华尔街日报越来越多地提供数十年的返回问题，以便衡量想要看待定性因素的量资金。社交媒体消息来源在这方面是一个金矿，但有很难的新闻。
Passarella表示对冲基金 - 特别是特征性地持怀疑态度的量子资金 - 更倾向于将他们从新闻存档自身收到的数据建模。“在它最基本的层面上，你拿一个单词并将其分配了一个值，然后你根据积极，消极或中立情绪加权当天的活动，”他说。
判决仍然是市场情绪的来源更好的投资者：来自信誉良好的组织的新闻文章或将军对Facebook和LinkedIn等网点的休闲观察。去年8月的东海岸地震首先在互联网上报道了Twitter的事实意味着社交媒体网点现在是一个重要的难题来源。
这些发展将惊叹于人工智能之父的赫伯特西蒙。If he were alive today, he wouldn’t recognize how sophisticated AI technology has become — especially when applied to economics, the field in which he won his Nobel Prize in 1978. He would also be fascinated that AI is using both breaking news and social media to “learn.”
投资的未来可能取决于网络空间中数百万用户的推文，对于那些习惯了特许金融分析师的报告影响市场的时代的人来说，这似乎有些奇怪。不过，不受追捧的数字大众影响道指涨落的前景不会让西蒙感到意外。西蒙因挑战人们普遍持有的有关投资者决策方式的假设而获得诺贝尔奖。他创造了“有限理性”这个词，用来描述人类对决策过程的限制，包括对投资的判断。西蒙指出，人有心理上的局限;它们只能处理这么多信息。
但对冲基金IQTick Advisors的首席执行官克雷格•卡普兰(Craig Kaplan)表示，分析人群要比看起来复杂得多。IQTick Advisors在一定程度上依靠市场人气进行交易。尽管大量人的集体智慧可能有助于克服人类大脑的有限理性，但这种智慧可能会变成疯狂。卡普兰表示:“一大群人的行为可能比单个投资者更不理性，也可能比单个投资者愚蠢得多，这取决于你怎么看。”
卡普兰说，这就是所谓的“大海捞针”(needle in a haystack)方法派上用场的地方。他说，如果一大批投资者的行为是不理性的(想想艾伦•格林斯潘(Alan Greenspan)著名的“非理性繁荣”)，那么最好从这个不可预测的大群体中找到市场智慧的金块。卡普兰表示:“在网上聊天的某个地方，就是下一个彼得•德鲁克(Peter Drucker)。”“挑战当然是要在所有的闲谈中找到那个人。”
Kaplan表示，他的团队在iqtick顾问找到了一种筛选情绪的方法，使公司基于疯狂的智慧和逆向戏剧来制定方向性交易。部分方法是识别和充分称重了知识渊博投资者的干草堆中的针。该公司增加了混合的时间元素：它看起来有多长时间在特定部门或股票上留下了眩晕，以及喋喋不休的持续时间如何影响了过去的市场。
卡普兰说，公司的交易方式很简单。它会在早上做空或做多一只股票，并在交易日结束前结清头寸——没有隔夜交易和多日交易。IQTick自营交易策略的平均年化回报率为18%，与标准普尔500指数的相关性仅为0.05。卡普兰表示:“我们在动荡的市场表现尤其出色。”
Joshua Chisari的说法，使用社交媒体来源可获得的庞大缓存的数据挖掘是行为金融的一个组成部分，其中是在该领域领域的经济学家之一。但奇瓦利表示，从社交媒体收集的情绪不足以建立一个完整的投资策略。“如果我想买一分钱的股票和足够的人推文，那很好，”他解释道。“但所有推文都不会导致我想要投资的公司中的任何一种长期品质。”
对冲基金公司Chronos Trading Group的创始人、首席执行官兼首席信息官Andres Usandivaras说，通过过滤社交媒体和新闻来获取市场情绪只是一种交易策略的开始。他把他收到的每一个市场情绪转化成一个数字，这样他就可以绘制变化率，并为广泛的数据来源编制指数。他说:“我们不认为从社交媒体收集到的情绪比硬新闻要好。”“你必须用数字来衡量对你来说最重要的信息。”