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基于语义网的证券分析

Xian Li(李娴)和我, Jim Hendler合作的一篇文章“Fundamental Analysis Powered by Semantic Web”[1] (基于语义网的基本分析)获得了2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics ( in IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 2011)最佳论文。

这篇文章是前一篇文章“Representing Financial Reports on the Semantic Web – A Faithful Translation from XBRL to OWL”[2](在语义网上表示金融报告——从XBRL到OWL的语义保真翻译)的继续。

首先,XBRL (eXtensible Business Reporting Language)是一种金融的报表格式。各上市公司或者基金公司做年报季报,都要用这个格式。目前,在美国,欧洲,日本和中国,都在要求使用这个格式。但是XBRL是基于XML的,其中有丰富的语义信息没有得到表现。比如说,我说子公司A的收入要汇总到总公司的总收入里,但是,总公司的帐哪里,我必需把这话车轱辘再说一遍:总公司的总收入包括子公司A的收入。XBRL的报告,是非常啰嗦的。

文章[2]的基本思路是:XBRL规范里的语义,和公司内部定义的一些概念(比如财年到底是几月到几月),都可以用OWL这种语义网的语言来表现。这样,我们可以做推理,还可以支持更好的自动查账——比如提早发现麦道夫(Madoff)这类的欺诈。

文章[1]进一步说,有许多XBRL使用中的语义,无法用OWL来表示,可以用规则来表示。这些规则语法形式可以用SPARQL。理想的,我们应该用RIF(规则交换格式语言),但是现在RIF还没有什么实现工具,暂用SPARQL。

文章[1]还讨论了其他一些内容,比如如何利用互联数据(linked Data)和社交网络数据(Social Media Data)如Twitter,来帮助进行金融数据的分析。

现在用语义网技术做金融的分析,是一个逐渐热起来的方向。很多投行,评级机构和基金公司都在招这方面的人材。

金融是一个很复杂的领域,如何用好语义网所带来的结构化数据和丰富语义的好处,并不是一个简单的工作。这两篇文章,严格来说都还只是很初步的工作。XBRL是一个很复杂的规范,我们还没有给出它完备的语义网表示。美国SEC给出了GAAP(一般公认会计原则)分类,里面有丰富的语义信息,和XBRL是相辅相成的,也需要集成进来。我们也还需要做更深入的案例分析和应用实践。特别是工具的开发,现在还在起步阶段。Xian做了几个演示[3],感兴趣的可以去看看。

[1] Xian Li, Jie Bao, James A. Hendler (2011). Fundamental Analysis Powered by Semantic Web. In 2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr).

[2] Jie Bao, Graham Rong, Xian Li, and Li Ding (2010). Representing Financial Reports on the Semantic Web – A Faithful Translation from XBRL to OWL. In The 4th International Web Rule Symposium (RuleML). (p. 144-152)

[3] http://logd.tw.rpi.edu/test/corpdata/demo/secinshub_v2.0.html TWC开放政府数据网站也有一些和财政或者金融相关的例子(也是Xian Li开发的)。

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分类:语义网, 财经

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