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S-스코어란 무엇입니까?

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S-점수란 무엇입니까?

S-점수는 소비자와 투자자가 회사, 주식, 상장지수펀드(ETF), 섹터 또는 지수에 대해 어떻게 느끼는지를 나타내는 숫자 값입니다. 소셜 미디어. S-스코어는 투자자가 거래를 하고 기업이 시장 분석 그리고 의사결정.

주요 내용

  • S-점수는 소비자와 투자자가 소셜 미디어를 통해 표현되는 회사, 주식, 상장지수펀드(ETF), 섹터 또는 지수에 대해 어떻게 느끼는지를 보여주는 수치입니다.
  • 2013년에 NYSE Technologies와 SMA(Social Market Analytics)는 고성능 글로벌 네트워크를 통해 배포되는 최초의 S-Score를 만들었습니다.
  • 특히 금융 부문을 대상으로 했으며 거래 회사, 포트폴리오 관리자, 헤지 펀드, 위험 관리자 및 브로커에게 혜택을 주기 위해 설계되었습니다.
  • S-Score는 소셜 미디어 모니터링 엔진에서 수집한 데이터로 생성되어 투자자가 거래를 하고 기업이 시장 분석 및 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
  • 투자자는 S-점수를 사용하여 주식을 선택할 수 있습니다. S-Score가 변하면 주가도 변할 것으로 예상된다.

S-점수 이해하기

2013년에 NYSE Technologies와 SMA(Social Market Analytics)는 고성능 글로벌 네트워크를 통해 배포되는 최초의 S-Score를 만들었습니다. 특히 금융 부문을 대상으로 했으며 무역 회사에 혜택을 주기 위해 설계되었습니다. 포트폴리오 매니저, 헤지 펀드, 위험 관리자 및 중개인.

SMA는 상표가 붙은 S-Score와 함께 소셜 미디어 댓글의 양, 변화 및 분산을 기반으로 특정 회사에 대한 금융 시장 심리. 이러한 메트릭에는 S-평균, S-델타, S-변동성, S-버즈 및 S-분산 지표가 포함됩니다. 그들의 시스템은 의미 있는 정보를 제공하는 댓글의 10%에 집중하기 위해 관련이 없고 중복된 댓글과 스팸을 걸러냅니다.

S-점수 측정

SMA의 처리 엔진은 추출기, 평가기 및 계산기의 세 가지 구성 요소로 구성됩니다. SMA에 따르면 추출기는

API Twitter 및 마이크로블로깅 데이터 수집기 ​​GNIP의 웹 서비스. 이 출처는 SMA 적용 주식에 대한 논평(트윗에서)을 수집하기 위해 투표됩니다. 이 프로세스는 지속적으로 수행됩니다.

평가자 단계에서 각 트윗은 독점 알고리즘을 사용하여 금융 시장 관련성을 분석합니다. 트윗을 하는 사람의 특성도 분석하여 의도를 결정합니다. 마지막으로 계산기 단계는 타이밍에 따른 버켓팅 및 가중치 부여 프로세스를 사용하여 각 SMA 적용 주식에 대한 "감정 서명"을 결정합니다. 그런 다음 "정규화 및 채점 프로세스"가 S-점수를 계산합니다.

수익 보고서, 합병 및 인수 발표와 같은 시장 이벤트는 좋은 사례 연구를 제시할 수 있지만 소셜 미디어 감정을 흐리게 하는 경향이 있습니다. 주식 분석에 S-팩터를 사용하는 데 관심이 있는 투자자의 경우 이러한 시장 이벤트 이전 및/또는 이후에 S-팩터 관련성을 평가하는 것이 흥미로울 수 있습니다.

+2보다 큰 S-점수는 상당한 긍정적인 감정과 연관되고, -2보다 낮은 S-점수는 상당한 부정적인 감정과 연관됩니다. 감정. +3보다 큰 점수는 매우 긍정적인 것으로 간주되고 -3보다 낮은 점수는 매우 부정적인 것으로 간주됩니다. -1과 +1 사이의 값은 중립으로 간주됩니다. 더 높은 점수는 또한 더 높은 점수와 연관될 수 있습니다. 샤프 비율, 낮은 점수는 낮은 샤프 비율과 관련될 수 있습니다.

S-점수 사용 방법

투자자는 S-점수를 사용하여 주식을 선택할 수 있습니다. S-스코어가 변하면 주가도 변할 것으로 예상된다. SMA(Social Market Analytics)의 연구에 따르면 12월 기간 동안 S-Score가 +2 이상인 주식은 S&P 500을 크게 능가했습니다. 2011년부터 12월까지 2015년에 S 점수가 -2 미만인 사람들은 S 점수를 크게 하회했습니다.

SMA는 또한 주요 지수 내의 모든 주식과 함께 암호화폐에 대한 적용 범위를 제공합니다. S-Score는 투자자들이 주식을 평가할 때 도움이 될 수 있는 또 다른 분석 도구를 제공하기 위해 소셜 미디어 버즈에서 활용도가 낮은 데이터 소스를 활용했습니다.

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