in ,

Станет ли анализ настроений на основе искусственного интеллекта следующим инструментом онлайн-торговли для не склонных к риску инвесторов?

2023 год начался как год волатильности. Рынки, начавшие оптимистично, оказались нестабильными из-за опасений по поводу инфляции.

При принятии решений инвесторы долгое время полагались на традиционные финансовые данные и маркетинговые исследования, но с ростом волатильности финансовых рынков этих источников информации стало недостаточно.

В этой сложной ситуации все большее внимание привлекает анализ настроений на основе искусственного интеллекта как инструмент, предлагающий беспрецедентную информацию и способный переосмыслить традиционные методы инвестирования.

Искусственный интеллект, обнаруживающий изменения в настроениях, способен дать инвесторам значительное преимущество. Однако, как и любой мощный инструмент, анализ настроений с помощью искусственного интеллекта имеет свои ограничения. Эффективность метода зависит от качества анализируемых данных.

Ложная информация и “шум” социальных сетей могут исказить результаты. Кроме того, определение “настроения” – сложная задача для программ искусственного интеллекта.

Перед лицом этой революции возникает один вопрос. Станет ли анализ настроений на основе искусственного интеллекта инструментом будущего для инвесторов, склонных к риску?

Настало время для исследований и разработок в этой области. По мере развития технологий искусственный интеллект будет играть все большую роль в анализе настроений на финансовых рынках.

Влияние анализа настроений на выбор инвестиций

Нынешние экономические трудности не являются беспрецедентными, и из прошлых трудностей можно извлечь много уроков: финансовый крах 2008 года показал, что традиционные аналитические методы не подходят для прогнозирования будущих экономических потрясений. В то время традиционные аналитические методы в значительной степени опирались на исторические данные, финансовые коэффициенты и макроэкономические показатели.

Однако они упускали из виду важнейший аспект: способность использовать глубинные настроения коллективного рынка. Из-за этого пробела лица, принимающие решения, были застигнуты врасплох негативными настроениями, которые росли под водой, что в конечном итоге привело к крупному краху.

Необходимость укрепления инфраструктуры оценки рисков после 2023 года привела к росту интереса к анализу настроений – попытке извлечь информацию из общественного мнения, отраженного в различных медиаконтентах.

Существует корреляция между настроениями инвесторов и волатильностью финансовых рынков, что делает анализ настроений краеугольным камнем инвестиционной стратегии. Действительно, существует корреляция между настроениями и показателями рынка, например:

  • Когда настроения инвесторов распределяются по различным темам, выявляется общая тенденция. Это доказывает Университет прикладных наук Внутренней Норвегии.
  • Разные темы имеют разную степень воздействия.
  • Настроения инвесторов оказывают асимметричное влияние на избыточную доходность.

Потенциал анализа настроений для оценки рыночных тенденций и настроений можно проиллюстрировать на примере недавних событий, таких как падение цены акций GameStop и криптовалютный бум, охвативший Reddit Всплеск цены акций GameStop в начале 2021 года, в основном на субреддите r / wallstreetbets вызванный организованными трейдерами, демонстрирует, как анализ настроений может выявить рыночные тенденции. Популярность криптовалют также значительно выросла на Reddit, особенно r / CryptoCurrency и r / bitcoin. Эти изменения в настроениях имели реальные последствия.

В этот период цены на такие криптовалюты, как биткоин и эфириум, резко выросли, отчасти благодаря росту настроений инвесторов на этих платформах: оживленные дискуссии и коллективное “бычье” настроение на Reddit можно было анализировать в режиме реального времени и выявлять потенциальные движения рынка еще до того, как появлялись важные финансовые новости. Движения можно было определить.

Инвесторы и аналитики, использующие инструменты анализа настроений на основе искусственного интеллекта, смогли заметить рост позитивных настроений по отношению к акциям GameStop.

Инструменты анализа настроений на основе искусственного интеллекта должны были обнаружить увеличение количества сообщений, комментариев и положительных настроений в отношении определенной криптовалюты.

Отслеживая настроения на таких платформах, как Reddit, инвесторы могут получить ценную информацию о настроениях отдельных инвесторов.

Анализ настроений на основе искусственного интеллекта предоставляет инструменты, необходимые для анализа огромного количества сообщений и комментариев, их классификации по содержанию и анализа позитивных, нейтральных и негативных настроений.

Эта улучшенная способность выявлять изменения в настроениях масс на ранней стадии может быть очень полезной, особенно на нестабильных рынках.

Как анализ настроений использует NLP для выявления скрытых закономерностей

В анализе настроений используются методы обработки естественного языка (NLP), анализа текста и вычислительной лингвистики для обнаружения, извлечения и измерения субъективной информации из исходного материала С помощью методов NLP анализ настроений удаляет нерелевантную информацию и разбивает текст на более мелкие, более управляемые лексемы.

Он предварительно обрабатывает анализируемый текст, удаляя нерелевантную информацию и разбивая его на более мелкие и удобные для восприятия лексемы. Затем эти лексемы классифицируются по настроениям, определяя тем самым общее настроение текста.

Важной задачей является распознавание основного настроения (позитивного, негативного или нейтрального), выраженного в ряде слов; в сочетании с НЛП искусственный интеллект меняет способы понимания и взаимодействия машин с человеческим языком.

Искусственный интеллект помогает алгоритмам НЛП улавливать смысл, контекст и настроение сложных неструктурированных текстовых данных.

Модели анализа настроений на основе искусственного интеллекта способны понимать контекст и нюансы языка. Они могут улавливать нюансы, сарказм, иронию и другие сложные аспекты языка, которые могут полностью изменить смысл предложения.

Упоминания брендов, обзоры продуктов, онлайн-обзоры – искусственный интеллект может проанализировать все это и получить ценные сведения о настроениях в обществе.

Давайте рассмотрим пример:

“На прошлой неделе мы заехали в Cafe X. Их кофе был безупречен, но кексы разочаровали “.

Следующий шаг – объединить эти слова в грамматическую структуру и присвоить ей семантические атрибуты. В данной ситуации слово “идеальный” выражает положительное отношение к кофе, а “довольно разочаровывающий” – отрицательное отношение к кексам.

Каждый семантический признак извлекается и оценивается: участник (“мы”), действие (“прерывание”), объект (“кафе X”), элемент 1 (“кофе”), настроение 1 (“идеальный”), элемент 2 (“кекс”) и настроение 2 (“скорее разочарован”).

Это помогает расшифровать, что люди говорят о конкретном продукте или услуге, что позволяет брендам и лицам, принимающим решения, лучше понять ситуацию и принять стратегические решения.

Для повышения точности результатов модели анализа настроений обучаются на больших массивах данных, чтобы лучше понимать и предсказывать настроения на основе взаимосвязи между словами и их настроениями.

Ключевым элементом этого процесса является понимание контекста, которое помогает уловить различные настроения слов при их использовании в разных контекстах.

 

Затем они углубляются в контекст словесных выражений и анализируют, как эти слова влияют на стратегию инвестора в краткосрочной перспективе. Например, предположим, что об одной и той же акции есть преимущественно негативные статьи и лишь несколько позитивных.
Тогда эта акция может представлять интерес для долгосрочных инвесторов, которые хотят войти в нее по более низкой цене, прежде чем цена акций начнет расти.
В качестве примера можно привести исследование, опубликованное в австралийском журнале The Australian Accounting, Business and Finance Journal, в котором анализировалась связь между твитами генерального директора Tesla Илона Маска и колебаниями цены акций Tesla.
Целью исследования было определить, оказывают ли твиты Маска заметное влияние на курс акций Tesla; с помощью машинного обучения на Python и Scikit-Learn авторы классифицировали твиты Маска по категориям настроения. Интересно, что в День дурака Илон Маск опубликовал в Twitter циничное заявление о том, что Tesla испытывает финансовые трудности и может обанкротиться.
Однако этот, казалось бы, безобидный твит нанес удар и привел к значительному падению цены акций Tesla на 7 %. Учитывая склонность Маска делиться своими мнениями и новостями о Tesla в Twitter, его активность в Twitter может влиять на настроения рынка как позитивно, так и негативно.
Таким образом, результаты данного исследования могут дать ценное представление о силе влияния знаменитостей на динамику рынка.
Однако они также могут подчеркнуть важность анализа настроений для выявления тенденций в реальном времени и понимания важности влиятельных голосов на рынке.
Инвесторы и аналитики могут использовать эти данные для адаптации своих стратегий и использования возможностей, возникающих в результате изменения настроений в обществе, особенно в современном мире, где социальные сети играют важную роль в формировании мнений и принятии решений.

Эффективен ли он?

Некоторые эксперты утверждают, что анализ настроений достаточно хорошо работает для прогнозирования краткосрочных изменений цен на акции, но скептически относятся к его долгосрочной точности и эффективности. Другие утверждают, что анализ настроений может помочь инвесторам найти скрытые возможности в их портфелях, и оптимистично оценивают его потенциальные преимущества.

По данным различных источников, точность прогнозов настроений, составленных алгоритмами искусственного интеллекта, составляет в лучшем случае 60-70 %, то есть они оказываются верными лишь в трех случаях из пяти. Недостоверная информация, фальшивые новости и спам искажают результаты и ставят под сомнение достоверность информации.

Кроме того, сложность человеческого языка, включая сарказм и тонкие эмоции, может препятствовать точной интерпретации, поэтому для их обнаружения и интерпретации требуются сложные модели искусственного интеллекта. На самом деле, даже если информация не всегда точна на 100 %, она может быть ценной.

Согласно другому исследованию Стэнфордского университета, с помощью анализа настроений и машинного обучения для анализа данных Twitter самоорганизующаяся нечеткая нейронная сеть (SOFNN) может предсказать движение фондового рынка с точностью 75,56 % и на основе полученных результатов разработать базовую стратегию управления портфелем. базовую стратегию управления портфелем, утверждают в компании.

Анализ настроений добавляет новый уровень интеллекта в инвестиционные стратегии, делая их более чуткими и реагирующими на изменения в общественном мнении.

Используя передовые методики, такие как анализ больших данных, машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), специалисты могут создавать оптимизированные, экономически эффективные приложения, подходящие для различных организационных целей.

Примером того, насколько эффективным может быть анализ настроений, может служить инструмент Twitris компании Cognovi Labs.

Twitris смог предсказать Brexit за несколько часов до выборов, проанализировав настроения, выраженные в Twitter в режиме реального времени. Благодаря пониманию контекста и учету сленга Twitris может определять настроение твитов и предсказывать важные политические события.

Этот пример демонстрирует мощь и потенциал машинного обучения и NLP для анализа разговоров в социальных сетях и прогнозирования рыночных и общественно-политических тенденций.

По мере развития этих технологий финтех-индустрия будет получать еще более ценные сведения в режиме реального времени, что в конечном итоге приведет к принятию более обоснованных и потенциально успешных инвестиционных решений.

Одним словом, если вы используете искусственный интеллект для анализа настроений, вы на правильном пути, если сочетаете технический опыт с чувствительностью и экспертизой в отрасли. Важность этой передовой технологии выходит за рамки простой интерпретации настроений клиентов.

Анализ настроений на основе искусственного интеллекта дает компаниям, особенно начинающим, конкурентное преимущество в постоянно меняющейся рыночной среде.

Появление готовых решений для конкретных отраслей в ближайшие годы будет полностью зависеть от законов спроса и предложения, которые, скорее всего, проявятся к 2027 году.

What do you think?

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

GIPHY App Key not set. Please check settings