Aujourd'hui, les investisseurs, les commerçants et les hommes d'affaires commencent à prendre conscience de l'importance des données qualitatives et de la place des données alternatives sur les marchés financiers et les opérations commerciales. Certes, les dépôts quantitatifs et les analyses financières sont toujours importants, mais la façon dont les actifs sont perçus peut être tout aussi importante pour le prix actuel. Étant donné que de nombreuses décisions financières et commerciales tournent autour des prix actuels et futurs, l'influence de facteurs non financiers et non quantitatifs ne doit pas être négligée.

La nouvelle fonctionnalité d'analyse des sentiments de CityFALCON est une dimension des données alternatives qui améliore la diligence raisonnable et la qualité de la recherche. Nos algorithmes d'apprentissage automatique analysent les mots spécifiques utilisés dans le contenu et calculent un score indiquant si ce contenu porte un sentiment positif, négatif ou neutre (ton de la langue).

Nous faisons cela pour chaque élément de contenu et chaque entité CityFALCON (entreprise, personne, secteur, emplacement, etc.) contenu dans le contenu. Ainsi, chaque histoire, Tweet ou rapport a un score, et les 300 000 entités CityFALCON ont des scores calculés à partir de l'agrégation du contenu qui leur est lié. Les listes de surveillance personnelles recevront également leurs propres scores uniques, en fonction des sujets constitutifs. Mais nous ne nous arrêtons pas là: avec notre lac d'informations Big Data, nous pouvons même proposer une analyse des sentiments au fil du temps.

 

Finance psychologique ou comportementale

Dans les classes financières et traditionnellement, les actions et les marchés étaient évalués sur la base de propriétés fondamentalement quantitatives. Cette approche informe toujours de manière approfondie le prix des actifs sur les marchés ouverts, en particulier sur le long terme. Il est impossible d'échapper aux réalités financières d'une entreprise, quel que soit le battage médiatique.

Cependant, la manière dont les gens perçoivent un actif, un secteur ou un produit informe dans une large mesure l'évaluation. Parce qu'elle repose davantage sur le comportement ou la psychologie des acteurs du marché, elle est souvent appelée «finance comportementale» ou «finance psychologique». Cela n'a fait que devenir plus influent à mesure que de plus en plus de personnes participent aux marchés, et la finance comportementale informe quotidiennement la valorisation des actifs, à mesure que les gens traitent les nouvelles et les annonces et leur ton général. Si tout le monde loue une entreprise pour ses mérites, le prix a tendance à augmenter, quelles que soient les réalités financières. 

Grâce aux plateformes d'information comme Twitter et les réseaux sociaux, les gens sont directement influencés par les flux d'informations qualitatives. Les entreprises peuvent interagir directement avec les clients et les investisseurs, et elles peuvent diffuser n'importe quelle annonce en fonction de leurs besoins. Cela implique à la fois d'attirer plus d'attention sur les évolutions positives et d'atténuer l'impact des évolutions négatives. 

Les investisseurs et personnes influents, y compris les chefs d'État et les PDG, peuvent également exprimer leur opinion et promouvoir leurs idées ou générer du buzz autour des politiques et des produits. Cette ligne de communication directe des entreprises et des personnes clés peut influencer les cours des actions et les perspectives du marché. Les exemples les plus marquants de Twitter sont Donald Trump et Elon Musk. Leurs Tweets peuvent accélérer les mouvements de prix qui seraient autrement moins dramatiques en se basant uniquement sur les fondamentaux.

Plateformes de trading social, aussi, jouez un rôle en encourageant la mentalité de troupeau. Au fur et à mesure que de plus en plus de personnes suivent un individu, leur influence augmente et, bien que les personnes recommandantes puissent effectuer une analyse quantitative fondamentale approfondie, leurs adeptes peuvent envisager des approches moins techniques ou quantitatives. Que le troupeau soit vraiment correct n'est pas aussi important à court terme, car la pression de la demande peut modifier les cours des actions, car les marchés ne sont pas séparables de leurs participants humains. 

Les marchés contemporains ne sont pas non plus séparés des algorithmes de trading. Comme il est connu que le sentiment et la finance psychologique sont de puissants moteurs d'évaluation à court terme, nombre de ces algorithmes prennent en compte la compréhension du langage naturel (NLU), y compris l'analyse des sentiments, lors de la prise de décisions commerciales. Désormais, les non-traders peuvent bénéficier des mêmes données via notre API (versions grand public à venir). Avec CityFALCON, il n'est plus nécessaire de créer vos propres systèmes NLU pour bénéficier de l'analyse des sentiments.

 

Comment nous calculons l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments décompose le texte en ses phrases constitutives et mappe la langue de ces phrases au niveau d'optimisme ou de pessimisme correspondant. Des mots et des expressions comme «échec», «faillite déposée» et «effondrement» sont négatifs, tandis que «dépasser», «mettre à niveau les analystes pour acheter» et «réaliser un profit record» sont tous positifs. D'autres expressions et mots auront un sentiment neutre, comme «annonce ses revenus demain».

Nos algorithmes calculent ces scores pour des phrases individuelles puis agrègent tout cela pour l'ensemble du document, qu'il s'agisse simplement de la méta-description et du titre d'un article ou de l'article ou du rapport entier. Le score final de ce contenu est ensuite remis à l'utilisateur.

Les sujets très populaires qui reçoivent beaucoup d'attention des médias peuvent avoir des centaines, voire des milliers d'histoires associées. Plus il y a de contenu disponible, plus le score de sentiment est précis pour cette entité. Et comme les humains ne peuvent pas lire des milliers d'histoires, cette approche fournit un niveau d'analyse indisponible avant le Big Data.

Sans devenir trop technique - et sans renoncer à notre propriété intellectuelle - nous décomposons également les phrases en leurs clauses. Par exemple, une phrase comme 

Google dépasse les estimations de revenus alors que Microsoft trébuche

Sera divisé en deux clauses, une pour Google et une pour Microsoft. Ce titre unique ne devient alors qu'une partie du vaste pool de titres et de descriptions qui sont introduits dans l'algorithme de score de sentiment global pour Google et Microsoft. 

Ceci est réalisé en partie par notre extraction d'entité de compréhension du langage naturel (NLU). Cette technologie identifie les entités, comme Amazon (entreprise) ou Elon Musk (personne) ou Énergie (secteur), nous pouvons donc calculer le score de sentiment pour chaque entité dans le texte ciblé (article, Tweet, etc.). Ensuite, nous agrégons tous les scores liés à chaque entité pour donner à chaque entité un score de sentiment approprié. De la même manière, nous pouvons rassembler toutes les histoires associées à Amazon pour votre liste de surveillance, nous calculons le score de sentiment global pour tous Amazoncontenu lié dans notre système et attachez-le à Amazon pour toi. 

Si vous êtes intéressé par l'extraction d'entités pour votre propre organisation, nous fournissons le service pour une utilisation en entreprise sur le contenu interne. Voir ce billet de blog ou Nous contacter pour plus d'informations.

CityFALCON a encore un autre avantage: nos hiérarchies de secteurs et nos entités agrégées. Grâce au travail acharné de notre équipe d'analystes financiers, qui gère sans relâche les données et forme nos modèles d'apprentissage automatique, nous savons que Microsoft et Google font tous deux partie de La technologie secteur, un agrégat de toutes les entreprises en lui-même. L'exemple de titre ci-dessus a un impact sur le score du La technologie secteur. Cependant, Google relève Les communications industrie tandis que Microsoft relève du Logiciel industrie, donc cette même phrase a un impact positif sur notre score pour Les communications tout en affectant négativement le score pour Logiciel et avoir un impact neutre sur le score du Technologie secteur. Chacune de ces entités agrégées (Secteurs, Industries, etc.) obtient ses propres scores.

Un scénario très simplifié est présenté dans l'image ci-dessous. Notez que les catégories agrégées, comme les secteurs, seront des moyennes pondérées, c'est-à-dire qu'elles inclineront vers les entités qui ont plus d'articles, de Tweets, etc. pour contribuer au pool. Dans l'exemple ci-dessous, CityFALCON fait partie du secteur de la technologie, mais nous serions beaucoup moins influents sur le score de sentiment du secteur que des entreprises comme Apple et Amazon, chacune d'entre elles recueillant beaucoup plus de couverture médiatique et de presse que nous (pour le moment!) .

 

Qu'est-ce qui reçoit les scores de sentiment?

Chaque sujet nommé dans notre base de données reçoit un score de sentiment. Il peut s'agir d'une personne, d'une entreprise, d'une organisation, d'un pays, d'une ville, d'un secteur ou de tout autre type d'entité. Nous couvrons au moins 300 000 sujets, ressources et lieux. Parcourez-les tous dans notre annuaire. 

Chaque histoire, rapport et Tweet a également un score de sentiment, et chaque jour voit jusqu'à un million de nouveaux éléments de contenu à analyser et à ajouter à nos systèmes. Parfois, la quantité de contenu entrant est encore plus élevée si le bavardage mondial augmente, comme cela s'est produit avec le Brexit.

Les listes de surveillance reçoivent également des scores de sentiment, construits à partir des entités de composant choisies par l'utilisateur. Ainsi, chaque liste de surveillance a un score agrégé, chaque entité a un score (y compris les entités agrégées telles que les secteurs et les emplacements) et chaque histoire, tweet ou rapport a un score. Nous attachons des scores à à peu près tout ce à quoi on pourrait logiquement attacher un score, et cette richesse d'informations offre à nos utilisateurs un avantage concurrentiel fort.

Nous fournissons même des sentiments au fil du temps. Cela permet aux utilisateurs de suivre l'évolution du sentiment à mesure que les entreprises se développent et peuvent conduire à des investissements ou à des informations commerciales.

 

Cas d'utilisation et applications des scores de sentiment

L'analyse des sentiments n'est pas simplement un chiffre intéressant à connaître. Comme mentionné précédemment, les données alternatives ont une importance dans la bonne évaluation des actifs, en particulier sur des échelles de temps plus courtes lorsque la finance psychologique est plus influente.

Un cas d'utilisation du sentiment est une diligence raisonnable appropriée. Lors de la réalisation d'investissements longs (achat), il est important de comprendre les perceptions négatives et les circonstances entourant l'entreprise, le secteur ou tout autre objectif d'investissement. Avant l'analyse des sentiments du Big Data, il pouvait être très difficile de trouver des voix dissidentes dans les médias. Grâce à l'analyse des sentiments sur plus de 5000 sources, CityFALCON vous permet de découvrir un sentiment négatif, même si la plupart des analystes et autres investisseurs l'ignorent. Dans certains cas, ces nouvelles négatives peuvent empêcher un mauvais investissement, tandis que dans d'autres cas, l'investisseur peut être assuré que tout les bases de la diligence raisonnable ont été soigneusement couvertes.

Pour les investisseurs, les commerçants et les hommes d'affaires à contre-courant, le sentiment aide également à identifier les territoires surachetés ou surexcités. Lorsque toutes les nouvelles ont été positives au cours des trois derniers mois, la probabilité que l'euphorie fausse les marchés est plus élevée et lorsque les marchés sont déformés, les contraires prennent l'avantage. Les bulles ont des signes avant-coureurs et les chuchotements à contre-courant, marqués par un sentiment de contre-courant, font partie de ces signes de distorsion. Les scores d'analyse des sentiments, en particulier au fil du temps, facilitent l'identification de la distorsion. De plus,Dans les scénarios de fin du monde ou d'hyper-confiance, l'analyse des sentiments peut aider à découvrir des voix rationnelles qui autrement seraient noyées ou à trouver des entreprises ayant le potentiel de résister à la tendance.

Un autre moyen de tirer parti du sentiment est le trading dynamique. Des changements soudains dans le sentiment du contenu provenant des médias sociaux et des médias traditionnels peuvent signaler un jeu dynamique. En surveillant de près le sentiment sur une période de temps, les traders peuvent être en mesure d'identifier les vents changeants avant les avis de marché plus larges, ouvrant une opportunité.

 

Commencez avec l'analyse des sentiments

En tant que l'une de nos fonctionnalités les plus sophistiquées et les plus recherchées, nous avons déjà fourni une analyse des sentiments sur l'API. En raison de la valeur élevée de cette fonctionnalité et de la possibilité de stocker localement des données de sentiment pour toujours, nous ne l'offrons qu'au niveau de l'entreprise. Envoie-nous un message pour discuter de votre situation. N'oubliez pas que les universités, les soins de santé et les organisations à but non lucratif bénéficient d'une réduction de 50% sur de nombreux produits CityFALCON, alors ouvrez une discussion avec nous si vous faites partie de ces groupes!

Les entreprises devront créer leurs propres tableaux de bord et interfaces, mais nous fournirons les données fondamentales. Un tableau de bord interne bien conçu pour les employés ou les clients peut ressembler à l'image de couverture de ce blog, mais les clients sont naturellement autorisés à créer des tableaux de bord comme ils le souhaitent.

Pour nos utilisateurs de détail - c'est-à-dire ceux qui utilisent le site Web CityFALCON ou les applications mobiles - l'analyse des sentiments sera bientôt intégrée dans la conception du site Web et des applications mobiles. Le sentiment sera affiché par défaut, donc chaque fois que vous visiterez le site Web, vous remarquerez immédiatement le changement. L'application mobile peut nécessiter une mise à jour si vous ne recevez pas automatiquement les mises à jour. 

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