诺斯菲尔德推出基于新闻的风险分析工具

诺斯菲尔德信息服务（Northfield Information Services）为金融专业人员（包括对冲基金经理）提供了一种基于最新消息来量化风险的新方法。

Reading的风险系统是一项旨在增强Northfield当前风险模型的新服务，该服务已为全球300多家资产管理公司和资产所有者客户所信任。

与传统的风险模型仅依赖于过去的统计数据不同，Risk Systems增强的模型可以基于对投资者现在收到的相同新闻文本的分析来量化风险。投资专业人员可以更全面，准确地了解金融市场的风险。

Reading的风险系统将在许多应用程序中有用，尤其是对冲基金领域的应用程序，以及基金经理和资产所有者。包括“高频”和最佳执行算法在内的算法交易代表了另一个潜在的重要领域。这种新方法还可以每天更新固定收益信用风险和衍生品交易对手风险。

诺斯菲尔德总裁Dan diBartolomeo说：“借助“通读的风险系统”，我们正在衡量现在与过去有何不同，因此，不久的将来也有可能与过去有所不同-几乎所有金融模型都缺少这一点。如图）。“不同于仅依赖历史数据的风险模型，“读取的风险系统”会根据财务新闻的数量和内容来改进风险预测，从而为用户提供更完整，准确的风险视图。它可以在整个资产类别的各个安全级别上，通过快速适应不断变化的市场状况来增强长期模型预测的稳定性。

读取的风险系统是“大数据”技术的完整应用。金融机构不需要自己的数据科学家和领域专家团队即可利用该过程。

运作方式如下：诺斯菲尔德的合作伙伴亚历山大机器技术公司（Alexandria Technology）是机器学习的先驱，它开发了分类算法，该算法模仿了研究分析师评估新闻的方式：捕获故事的人（实体），事物（主题或事件）和重要性（情感）。在通常的一天，亚历山大分析了道琼斯公司（Dow Jones＆Co）的5,000多篇新闻文章，包括《华尔街日报》和《巴伦周刊》等优质出版物。

据亚历山大总统丹·霍尔兹克（Dan Joldzic）称，分类时间不到30毫秒。

Joldzic说：“使用机器学习，我们能够比仅仅寻找好或坏单词来更好地分析文本。”“我们的引擎能够建模语言，而不仅仅是单词或短语，这意味着我们可以捕获信息的真实上下文，并将其转化为文章的准确摘要。诺斯菲尔德（Northfield）意识到了我们的这一优势，并且在将我们的输出应用于他们的风险模型方面做了出色的工作。”

从那里开始，数据集到达Northfield，后者应用读取分析的风险系统并更新现有模型。这些模型会发送给客户，这些客户会在一夜之间订阅Northfield的新视野服务。

diBartolomeo坚信，“自1970年代创建多因素风险模型以来，“阅读的风险系统将是资产管理风险模型向前迈出的最大一步。”

Disciplined Alpha LLC首席执行官Kevin Shea也对阅读风险系统的潜力感到乐观。Shea说：“ Northfield是一家始终处于定量研究前沿的公司，最近将新闻分析纳入其风险模型中。”“我们很高兴看到它与Alexandria合作，建立了一种先进的，基于神经网络的深度学习方法来对新闻分析进行建模。在早期的一代中，简单的基于字典的新闻分析建模方法往往样本不足。

可直接从Northfield或通过其合作伙伴（例如FactSet，Charles River Development，Thomson Reuters和State Street）从Northfield获得带有Reading Risk Systems Reading的Northfield风险模型。