在Kaggle的使用新闻预测股票涨跌的AI 建模竞赛(2-Sigma 赞助)

在Kaggle的使用新闻预测股票涨跌的AI建模竞赛(2-Sigma 赞助)

我们可以使用新闻分析的内容来预测股价表现吗？ 如今无处不在的数据使投资者能够以任何规模做出更好的投资决策。 这个竞赛在于提取和解释数据以确定哪些数据有用，在这个信息海洋中找到信号。 Two Sigma对这一挑战充满热情，并很高兴与Kaggle社区分享。

这场比赛最让人兴奋的是，Kaggle现在正在使用提交的模型进行实时的未来市场预测，这对于验证AI能否比人类更好地理解市场非常有意义？ 就像AI对围棋的理解甚至要好于世界第一选手。

Two Sigma Investments LP是一家位于纽约市的对冲基金，它使用各种技术方法，包括人工智能，机器学习和分布式计算，用于交易策略。 该公司由John Overdeck和David Siegel经营。 （来自维基百科）管理资产：510亿美元（2017年）

本次比赛的数据来自以下来源：

1. 市场数据由Intrinio提供
2. 汤森路透提供的新闻数据。版权所有©，汤森路透，2017年。保留所有权利。
   除竞争规则中所述之外，严禁使用，复制或销售此服务或此处包含的数据。

结果评估

在本次竞赛中，您必须预测一个有符号置信度值y ^ti∈[-1,1]，它乘以给定assetCode在十天窗口内的市场调整回报。 如果您预计股票在未来十天内与大盘相比具有较大的正回报，您可以为其分配一个大的，正的置信度值（接近1.0）。 如果您希望股票具有负回报，您可以为其指定一个较大的负置信度值（接近-1.0）。 如果不确定，您可以为其指定接近零的值。
对于评估时间段内的每一天，我们计算：

y置信度值表示股价上涨或下跌的可能性，如果100％信心上涨，则价值将为1，其乘以r（回报：第10天的收盘价 - 第0天的收盘价），因此充分利用 r值，就像下降时明智的100％置信度一样，该值将为-1，它与负值r相乘，然后仍然是正值。

u表示该股票在特定日期可用于交易，例如，如果谷歌在2019年1月24日被暂时停牌，那么该值将为0，从而不会纳入计算

其中rti是股票i的第t天市场调整后的领先回报，而uti是0/1通用变量（如上所述），用于控制特定股票是否包含在特定日期的评分中。
然后，您的提交分数将计算为平均值除以每日xt值的标准差：

为什么2Sigma / Kaggle使用每日x的平均值除以标准差来评分？因为通过这种方式，他们可以选择最好的模型，不仅总体上有良好的回报，而且还考虑到稳定良好的每日表现。

市场数据

市场数据包含通过不同时间跨度计算的各种回报。这组市场数据中的所有回报都具有以下属性：

1. 回报总是计算为开仓（从一个交易日的开盘时间到另一个交易日的开盘时间）或收盘价（从一个交易日的收盘时间到另一个交易日的开盘时间）
2. 回报是原始的，意味着数据不是根据任何基准进行调整，或者是市场残差（Mktres），这意味着整个市场的变动已被考虑，只留下工具固有的变动。
3. 可以在任意任意间隔内计算返回值。这里提供1天和10天的样本。
4. 如果向以前看，则返回标记为’Prev’，如果向以后看，则返回标记为’Next’。

在市场数据中，您将找到以下列：
5. time（datetime64 [ns，UTC]） - 当前时间（在marketdata中，所有行均在UTC时间22:00获取
6. assetCode（object） - 股票的唯一ID
7. assetName（category） - 与一组assetCodes对应的名称。如果相应的assetCode在新闻数据中没有任何行，则这些可能是“未知”。
8. universe（float64） - 一个布尔值，指示当天的股票是否将包含在评分中。 在训练数据时间段之外不提供该值。
9. 成交量（float64） - 当日股票交易量
10. close（float64） - 当天收盘价（未因为股息或送股而除权）
11. open（float64） - 当天的开盘价（未因为股息或送股而除权）
12. returnsOpenNextMktres10（float64） - 10天，市场回报。这是竞争评分中使用的目标变量。市场数据已经过滤，因此returnsOpenNextMktres10始终不为空。

现在的排行榜

Kaggle也将所有得分超过1.51都过滤掉了，因为结果不合理， 被认为是作弊。 从现在开始，所有提交的模型都在测试未来数据，让我们也监控这个排行榜，我们正在期待结果