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Blick in die Zukunft: Aktienkursschwankungen mittels Sentimentanalyse voraussagen

Nicht nur Internet-Giganten wie Google oder Nutzer von Google Trends können in die Zukunft blicken und gesellschaftliche Entwicklungen vorhersagen. Avancierte Sentimentanalysen erlauben etwa die Vorhersage von Aktienkursschwankungen. Einen innovativen Ansatz des Text Minings bzw. der Feature Extraction präsentierte dazu der operative Leiter des Studios "Data Science" der Research Studios Austria Forschungsgesellschaft, Mihai Lupu, kürzlich bei der ersten internationalen Konferenz zu "Data Science in Finance" in Wien.
 
Der Inhalt des Vortrags mit dem Titel "Volatility Prediction using Financial Disclosures Sentiments with Neural Word Embeddings" kann so erklärt werden: Mihai Lupu und Post-Doctoral Researcher Navid Rekabsaz haben 3.987 Finanzberichte von 1.323 Unternehmen von 2006 bis 2015 einer Text Feature-Extraktion (Sentimentanalyse) unterzogen. Es wurden insgesamt 2.500 relevante Wörter (Einzelterme) ermittelt. Die Herausforderung lag nun darin, Markt-Features mit Text-Features zu korrelieren. Wenn dies gelingt, können statistische Vorhersageverfahren eingesetzt werden. Zum Abschluss fand auch eine qualitative Textanalyse statt.
 
Publikation: Navid Rekabsaz, Mihai Lupu, Artem Baklanov et al.: "Volatility Prediction using Financial Disclosures Sentiments with Word Embedding-based IR Models", in: Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2017).

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