Техники анализа настроений, используемые в алгоритмической торговле


Техники анализа настроений, используемые в алгоритмической торговле
Atom
04.06.2023


sentiment_analysis.jpg


💥💥Анализ настроений — это использование техник обработки естественного языка и машинного обучения для определения и количественной оценки настроений в новостных статьях, сообщениях в социальных сетях и других текстовых данных. В контексте квантитативного анализа анализ настроений может использоваться для прогнозирования движений рынка на основе коллективного настроения участников рынка.

Примеры техник, используемых в анализе настроений:

👉 1. Классификация текста: Это включает обучение алгоритма машинного обучения для классификации текста как позитивного, негативного или нейтрального на основе его языка и тональности.

👉 2. Лексиконный анализ: Этот подход предполагает использование заранее составленного лексикона или словаря слов с позитивной и негативной окраской для анализа тональности данного текста. Общая оценка настроения рассчитывается на основе количества позитивных и негативных слов в тексте.

👉 3. Анализ социальных сетей: Это включает анализ социальной сети участников рынка для выявления влиятельных пользователей и отслеживания распространения настроений по сети.

👉 4. Глубинное обучение: Это включает обучение нейронных сетей распознаванию закономерностей в текстовых данных и делание прогнозов на основе этих закономерностей.

👉 5. Анализ временных рядов: Это включает отслеживание изменений настроений со временем для выявления тенденций и прогнозирования будущих движений рынка.

👉 6. Анализ на основе машинного обучения: Этот подход предполагает обучение алгоритма машинного обучения классифицировать текст как позитивный, негативный или нейтральный. Алгоритм обучается на размеченном наборе текстов с известными оценками настроений.

👉 7. Техники обработки естественного языка (NLP): Техники NLP используются для анализа структуры и контекста данного текста. Например, распознавание именованных сущностей может использоваться для определения упоминаемых в тексте сущностей, таких как названия компаний или тикеры акций, и настроения могут быть проанализированы отдельно для этих сущностей.

👉 8. Анализ социальных медиа: Платформы социальных медиа, такие как Twitter и Facebook, предоставляют богатый источник данных для анализа настроений. Техники, такие как анализ хэштегов, фильтрация ключевых слов и анализ настроений пользователей, могут быть использованы для определения настроения рынка.

👉 9. Анализ настроений в новостях: Новостные статьи и пресс-релизы могут предоставлять ценную информацию о настроении рынка. Техники, такие как моделирование тем, анализ настроений и обнаружение событий, могут быть использованы для извлечения соответствующей информации из новостных статей и анализа настроений рынка.

What-is-Sentiment-Analysis-and-How-to-Do-It-Yourself.png


💥💥 Это всего лишь несколько примеров техник, используемых в анализе настроений. Успешные стратегии анализа настроений часто включают комбинацию этих и других методов, а также надежное управление рисками и методы определения размеров позиций.




Добавить файлы через драг-н-дроп, , или вставить из буфера обмена.

loading
clippy