根据一项新研究，投资者可以通过数据挖掘新闻来预测股权溢价。
来自赫尔穆特施密特大学和德国罗斯托克大学的研究人员创建了一个大约700,000条报纸文章的数据库纽约时报和华盛顿邮报在1980年至2018年之间。
然后，他们使用了机器学习算法来确定新闻故事是否可以预测每月股权保费。他们的发现？新闻，特别是当它涵盖地缘政治问题时，链接回报。
根据研究人员，这篇报告是最新的几个，展示投资者如何使用数据挖掘来改善其对股权保费的预测。
据本文介绍，虽然数据挖掘了预测预测回报的预测回报，但根据本文在4月26日在线公布的定量措施。本文由PhilippAdämmer和RainerA.Schüssler提供更多信息，专注于跟踪定性措施使用机器学习。
“由于这种特征和复杂性，统计机器学习方法是处理报纸文章等定性数据的自然候选者，”经济学家Adämmer和Schüsler写道。
这是它的工作原理：研究人员根据收到的主题的覆盖率的覆盖率计算到媒体所涵盖的主题重视。本文说，这些主题是按月的平均。
研究人员专注于100个主题，然后创建了一个回归，以将这些主题与股权保费相关联。研究人员所创造的程序允许人们专注于单个主题，或者将所有主题平均在一起，具体取决于当下的那一刻更准确。
研究人员发现，该消息可以预测其他既定预测错过的股权保险费。
[II深潜：大数据：对自己的好处太受欢迎了？]
研究人员说，这种建模的调查结果显示，当投资者最需要产生回报时，新闻的数据挖掘在令人沮丧的市场中可能特别有效。
本文说，数据挖掘预测股票回报的新闻也最有效地是最有效的，而不是简单的经济新闻。