Heutzutage beginnen Investoren, Händler und Geschäftsleute die Bedeutung qualitativer Daten und den Stellenwert alternativer Daten auf den Kapitalmärkten und im Geschäftsbetrieb zu erkennen. Sicherlich sind quantitative Einreichungen und Finanzanalysen immer noch wichtig, aber wie Vermögenswerte wahrgenommen werden, kann für den aktuellen Preis genauso wichtig sein. Da sich viele finanzielle und geschäftliche Entscheidungen um aktuelle und zukünftige Preise drehen, sollte der Einfluss nichtfinanzieller und nichtquantitativer Faktoren nicht übersehen werden.

Die neue Stimmungsanalysefunktion von CityFALCON ist eine Dimension alternativer Daten, die die Sorgfaltspflicht und die Forschungsqualität verbessert. Unsere maschinellen Lernalgorithmen analysieren die spezifischen Wörter, die in Inhalten verwendet werden, und berechnen eine Punktzahl, die angibt, ob dieser Inhalt eine positive, negative oder neutrale Stimmung (Tonfall) vermittelt.

Wir tun dies auch für jeden Inhalt und jede CityFALCON-Entität (Unternehmen, Person, Branche, Ort usw.), die in den Inhalten enthalten sind. Jede Story, jeder Tweet oder Bericht hat also eine Punktzahl, und alle 300.000 CityFALCON-Einheiten haben Punktzahlen, die aus der Aggregation von Inhalten berechnet werden, die mit ihnen verknüpft sind. Auch persönliche Beobachtungslisten erhalten basierend auf den konstituierenden Themen ihre eigenen einzigartigen Punktzahlen. Aber wir hören hier nicht auf: Mit unserem Big-Data-Informationssee können wir sogar Stimmungsanalysen über die Zeit anbieten.

 

Psychologische oder Verhaltensfinanzierung

In Finanzklassen und traditionell wurden Aktien und Märkte auf der Grundlage quantitativer fundamentaler Eigenschaften bewertet. Dieser Ansatz beeinflusst immer noch gründlich den Preis von Vermögenswerten auf offenen Märkten, insbesondere langfristig. Es ist unmöglich, den finanziellen Realitäten eines Unternehmens zu entkommen, egal wie groß der Hype ist.

Die Art und Weise, wie Menschen einen Vermögenswert, eine Branche oder ein Produkt wahrnehmen, beeinflusst die Bewertung jedoch in erheblichem Maße. Da es eher auf dem Verhalten oder der Psychologie der Marktteilnehmer basiert, wird es oft als „Behavioral Finance“ oder „Psychological Finance“ bezeichnet. Dies hat nur an Einfluss gewonnen, je mehr Menschen an den Märkten teilnehmen und Behavioral Finance die Bewertung von Vermögenswerten von Tag zu Tag beeinflusst, wenn Menschen Nachrichten und Ankündigungen und deren Gesamtton verarbeiten. Wenn alle ein Unternehmen für seine Verdienste loben, steigt der Preis tendenziell, unabhängig von den finanziellen Realitäten. 

Dank Informationsplattformen wie Twitter und Social Media werden Menschen direkt von qualitativen Informationsflüssen beeinflusst. Unternehmen können direkt mit Kunden und Investoren interagieren und jede Ankündigung an ihre Bedürfnisse anpassen. Dazu gehört sowohl, positive Entwicklungen stärker in den Fokus zu rücken als auch negative abzuschwächen. 

Einflussreiche Investoren und Personen, darunter Staatsoberhäupter und CEOs, können ebenfalls ihre Meinung äußern und ihre Ideen fördern oder Begeisterung für Richtlinien und Produkte erzeugen. Diese direkte Kommunikationslinie von Unternehmen und Schlüsselpersonen kann Aktienkurse und Marktaussichten beeinflussen. Prominente Beispiele dafür sind Twitter Donald Trump und Elon Musk. Ihre Tweets können Kursbewegungen beschleunigen, die ansonsten allein aufgrund der Fundamentaldaten weniger dramatisch wären.

Social-Trading-Plattformen, tragen auch dazu bei, die Herdenmentalität zu fördern. Je mehr Menschen einer Person folgen, desto größer wird ihr Einfluss, und während die empfehlenden Personen möglicherweise eine gründliche grundlegende quantitative Analyse durchführen, suchen ihre Anhänger möglicherweise nach weniger technischen oder quantitativen Ansätzen. Ob die Herde wirklich richtig liegt, ist kurzfristig nicht so wichtig, denn der Nachfragedruck kann die Aktienkurse verändern, da Märkte nicht von ihren menschlichen Teilnehmern zu trennen sind. 

Die heutigen Märkte sind auch nicht von Handelsalgorithmen getrennt. Da bekannt ist, dass Stimmung und psychologische Finanzen starke kurzfristige Bewertungstreiber sind, berücksichtigen viele dieser Algorithmen das Verständnis natürlicher Sprache (NLU), einschließlich Stimmungsanalyse, wenn sie Handelsentscheidungen treffen. Jetzt können Nicht-Algo-Händler von denselben Daten über unsere API profitieren (Verbraucherversionen folgen in Kürze). Mit CityFALCON ist es nicht mehr notwendig, eigene NLU-Systeme zu bauen, um von der Stimmungsanalyse zu profitieren.

 

Wie wir die Stimmungsanalyse berechnen

Die Stimmungsanalyse zerlegt Text in seine einzelnen Sätze und ordnet die Sprache dieser Sätze dem entsprechenden Optimismus- oder Pessimismusniveau zu. Wörter und Ausdrücke wie „Scheitern“, „Bankrott angemeldet“ und „Zusammenbruch“ sind negativ, während „überschreiten“, „Analysten-Upgrades zum Kauf“ und „Rekordgewinn“ allesamt positiv sind. Andere Sätze und Wörter haben eine neutrale Stimmung, wie „meldet morgen die Einnahmen“.

Unsere Algorithmen berechnen diese Punktzahlen für einzelne Sätze und aggregieren dann alles für das gesamte Dokument, egal ob es sich nur um die Meta-Beschreibung und den Titel eines Artikels oder den gesamten Artikel oder Bericht handelt. Die endgültige Punktzahl für diesen Inhalt wird dann an den Benutzer geliefert.

Sehr beliebte Themen, die viel Medienaufmerksamkeit erhalten, können Hunderte oder sogar Tausende von zugehörigen Geschichten haben. Je mehr Inhalt verfügbar ist, desto genauer ist der Sentimentwert für diese Entität. Und weil Menschen nicht Tausende von Geschichten lesen können, bietet dieser Ansatz eine Analyseebene, die vor Big Data nicht verfügbar war.

Ohne zu technisch zu werden – und ohne unser geistiges Eigentum preiszugeben – zerlegen wir auch Sätze in ihre Klauseln. Zum Beispiel ein Satz wie 

Google übertrifft die Gewinnschätzungen, während Microsoft stolpert

Wird in zwei Klauseln aufgeteilt, eine für Google und eine für Microsoft. Diese einzelne Schlagzeile wird dann nur ein Teil des großen Pools von Schlagzeilen und Beschreibungen, die in den allgemeinen Sentiment-Score-Algorithmus für Google und Microsoft eingespeist werden. 

Dies wird teilweise durch unsere Entitätsextraktion zum Verständnis natürlicher Sprache (NLU) erreicht. Diese Technologie identifiziert Entitäten, wie z Amazonas (Firma) bzw Elon Musk (Mensch) bzw Energie (Sektor), damit wir den Sentimentwert für jede Entität im Zieltext (Artikel, Tweet usw.) berechnen können. Dann aggregieren wir alle Punktzahlen in Bezug auf jede Entität, um jeder Entität eine angemessene Stimmungspunktzahl zu geben. Auf die gleiche Weise können wir alle damit verbundenen Geschichten sammeln Amazonas Für Ihre Beobachtungsliste berechnen wir den aggregierten Sentimentwert für alle Amazonas-bezogene Inhalte in unserem System und hängen sie an Amazonas für dich. 

Wenn Sie an der Extraktion von Entitäten für Ihre eigene Organisation interessiert sind, bieten wir den Service für die Verwendung im Unternehmen für interne Inhalte an. Siehe diesen Blogbeitrag oder kontaktiere uns für mehr Informationen.

CityFALCON hat noch einen weiteren Vorteil: unsere Sektorhierarchien und aggregierten Einheiten. Dank der harten Arbeit unseres Finanzanalystenteams, das die Daten unermüdlich kuratiert und unsere Modelle für maschinelles Lernen trainiert, wissen wir, dass Microsoft und Google beide Teil des Unternehmens sind Technologie Sektor, ein Aggregat aller Unternehmen in sich. Die obige Beispielüberschrift wirkt sich auf die Punktzahl für die aus Technologie Sektor. Allerdings fällt Google unter die Kommunikation Industrie, während Microsoft unter die fällt Software Industrie, also wirkt sich derselbe Satz positiv auf unsere Punktzahl für aus Kommunikation während die Punktzahl für negativ beeinflusst wird Software und wirkt sich neutral auf die Punktzahl für die aus Technik Sektor. Jede dieser aggregierten Einheiten (Sektoren, Branchen usw.) erhält ihre eigenen Punktzahlen.

Ein stark vereinfachtes Szenario ist im Bild unten dargestellt. Beachten Sie, dass aggregierte Kategorien, wie Sektoren, gewichtete Durchschnitte sind – das heißt, sie neigen zu Entitäten, die mehr Artikel, Tweets usw. zum Beitragen zum Pool haben. Im folgenden Beispiel ist CityFALCON Teil des Technologiesektors, aber wir hätten viel weniger Einfluss auf die Stimmung des Sektors als Unternehmen wie Apple und Amazon, die jeweils weitaus mehr Medien- und Presseberichterstattung erhalten als wir (vorerst!). .

 

Was erhält Sentiment-Scores?

Jedes benannte Thema in unserer Datenbank erhält einen Sentiment-Score. Dies kann eine Person, ein Unternehmen, eine Organisation, ein Land, eine Stadt, ein Sektor oder jede andere Art von Einheit sein. Wir decken mindestens 300.000 Themen, Assets und Standorte ab. Durchsuchen Sie alle in unserem Verzeichnis. 

Jede einzelne Story, jeder Bericht und jeder Tweet hat auch einen Sentiment-Score, und jeden Tag werden bis zu eine Million neue Inhalte analysiert und unseren Systemen hinzugefügt. Manchmal ist die Menge an eingehenden Inhalten sogar noch höher, wenn der globale Chat sprunghaft ansteigt, wie es beim Brexit der Fall war.

Watchlists erhalten auch Stimmungswerte, die aus den vom Benutzer ausgewählten Komponentenentitäten erstellt werden. Somit hat jede Beobachtungsliste eine aggregierte Punktzahl, jede Entität hat eine Punktzahl (einschließlich aggregierter Entitäten wie Sektoren und Standorte) und jede Story, jeder Tweet oder jeder Bericht hat eine Punktzahl. Wir bewerten so ziemlich alles, dem man logischerweise eine Bewertung zuordnen könnte, und diese Fülle an Informationen verschafft unseren Benutzern einen starken Wettbewerbsvorteil.

Wir liefern sogar Sentiment im Laufe der Zeit. Auf diese Weise können Benutzer verfolgen, wie sich die Stimmung im Zuge der Unternehmensentwicklung entwickelt, was zu Investitionen oder geschäftlichen Erkenntnissen führen könnte.

 

Anwendungsfälle und Anwendungen von Sentiment Scores

Sentiment Analysis ist nicht nur eine interessante Zahl. Wie bereits erwähnt, spielen alternative Daten eine wichtige Rolle bei der korrekten Bewertung von Vermögenswerten, insbesondere auf kürzeren Zeitskalen, wenn psychologische Finanzen einen größeren Einfluss haben.

Ein Anwendungsfall für Sentiment ist die ordnungsgemäße Due Diligence. Bei Long-Investitionen (Kaufen) ist es wichtig, die negativen Wahrnehmungen und Umstände rund um das Unternehmen, den Sektor oder ein anderes Anlageziel zu verstehen. Vor der Big-Data-Stimmungsanalyse könnte es sehr schwierig sein, abweichende Stimmen in den Medien zu finden. Mit Stimmungsanalysen aus über 5000 Quellen können Sie mit CityFALCON jedoch negative Stimmungen entdecken, selbst wenn die meisten Analysten und andere Investoren sie ignorieren. In einigen Fällen können diese negativen Nachrichten eine schlechte Investition verhindern, während der Anleger in anderen Fällen darauf vertrauen kann alle Due-Diligence-Grundlagen wurden gründlich abgedeckt.

Auch für konträre Investoren, Händler und Geschäftsleute hilft die Stimmung dabei, überkaufte oder überbewertete Gebiete zu identifizieren. Wenn in den letzten drei Monaten alle Nachrichten positiv waren, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass Euphorie die Märkte verzerrt, und wenn die Märkte verzerrt sind, gewinnen Konträre die Nase vorn. Blasen haben Warnzeichen, und konträres Geflüster, gekennzeichnet durch eine gegen-die-Widerstände-Stimmung, gehört zu diesen Anzeichen von Verzerrung. Sentiment-Analyse-Scores, insbesondere im Zeitverlauf, erleichtern das Erkennen der Verzerrung. Außerdem, dIn End-of-the-World- oder Hyper-Confidence-Szenarien kann die Stimmungsanalyse helfen, rationale Stimmen zu entdecken, die sonst übertönt würden, oder Unternehmen mit dem Potenzial zu finden, dem Trend zu widerstehen.

Eine weitere Möglichkeit, die Stimmung zu nutzen, ist das Momentum-Trading. Plötzliche Verschiebungen in der Stimmung von Inhalten aus sozialen Medien und traditionellen Verkaufsstellen können ein Zeichen für ein Momentum-Spiel sein. Indem sie die Stimmung über einen bestimmten Zeitraum genau beobachten, können Händler möglicherweise wechselnde Winde erkennen, bevor der breitere Markt dies bemerkt, und sich Gelegenheiten eröffnen.

 

Beginnen Sie mit der Stimmungsanalyse

Als eine unserer anspruchsvollsten und gefragtesten Funktionen haben wir bereits Stimmungsanalysen in der API bereitgestellt. Aufgrund des hohen Werts dieser Funktion und der Möglichkeit, Stimmungsdaten für immer lokal zu speichern, bieten wir sie nur auf Unternehmensebene an. Schick uns eine Nachricht um Ihre Situation zu besprechen. Denken Sie daran, dass Hochschulen, das Gesundheitswesen und gemeinnützige Organisationen einen 50%-Rabatt auf viele CityFALCON-Produkte erhalten, also eröffnen Sie eine Diskussion mit uns, wenn Sie Teil dieser Gruppen sind!

Unternehmen müssen ihre eigenen Dashboards und Schnittstellen erstellen, aber wir werden die grundlegenden Daten bereitstellen. Ein gut gestaltetes internes Dashboard für Mitarbeiter oder Kunden mag wie das Titelbild dieses Blogs aussehen, aber Kunden dürfen natürlich Dashboards erstellen, wie sie möchten.

Für unsere Einzelhandelsnutzer – d. h. diejenigen, die die CityFALCON-Website oder mobile Apps nutzen – wird die Stimmungsanalyse in Kürze in die Website und die mobilen App-Designs integriert. Die Stimmung wird standardmäßig angezeigt, sodass Sie die Änderung bei jedem Besuch der Website sofort bemerken. Die mobile App erfordert möglicherweise ein Update, wenn Sie Updates nicht automatisch erhalten. 

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