{"id":26378,"date":"2020-06-16T11:27:53","date_gmt":"2020-06-16T11:27:53","guid":{"rendered":"https:\/\/cityfalcon.com\/blog\/?p=26378"},"modified":"2020-06-16T13:42:30","modified_gmt":"2020-06-16T13:42:30","slug":"capital-emotions-track-sentiment-for-financial-content-globally","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cityfalcon.ai\/blog\/it\/the-startup-journey\/capital-emotions-track-sentiment-for-financial-content-globally\/","title":{"rendered":"Capital Emotions \u2013 Tieni traccia del sentiment per i contenuti finanziari a livello globale"},"content":{"rendered":"

Oggi, investitori, trader e uomini d'affari stanno iniziando a rendersi conto dell'importanza dei dati qualitativi e del posto dei dati alternativi nei mercati dei capitali e nelle operazioni commerciali. Sicuramente le dichiarazioni quantitative e le analisi finanziarie sono ancora importanti, ma il modo in cui gli asset vengono percepiti pu\u00f2 essere altrettanto importante per il prezzo attuale. Poich\u00e9 molte decisioni finanziarie e commerciali ruotano attorno a prezzi presenti e futuri, non si dovrebbe trascurare l'influenza di fattori non finanziari e non quantitativi.<\/span><\/p>\n

La nuova funzione Sentiment Analysis di CityFALCON \u00e8 una dimensione dei dati alternativi che migliora la due diligence e la qualit\u00e0 della ricerca. I nostri algoritmi di apprendimento automatico analizzano le parole specifiche utilizzate nei contenuti e calcolano un punteggio che indica se quel contenuto trasmette un sentimento positivo, negativo o neutro (tono del linguaggio).<\/span><\/p>\n

Lo facciamo anche per ogni contenuto e per ogni entit\u00e0 CityFALCON (azienda, persona, settore, posizione, ecc.) contenuta nel contenuto. Quindi, ogni storia, Tweet o report ha un punteggio e tutte le 300.000 entit\u00e0 CityFALCON hanno punteggi calcolati dall'aggregazione dei contenuti ad esse collegati. Anche le liste di controllo personali riceveranno i propri punteggi unici, in base agli argomenti costitutivi. <\/span>Ma non ci fermiamo qui: con il nostro lago di informazioni Big Data, possiamo anche offrire analisi del sentiment nel tempo.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Finanza psicologica o comportamentale<\/strong><\/h2>\n

Nelle classi finanziarie e tradizionalmente, azioni e mercati venivano valutati sulla base di propriet\u00e0 fondamentali quantitative. Questo approccio informa ancora in modo approfondito il prezzo delle attivit\u00e0 sui mercati aperti, soprattutto a lungo termine. \u00c8 impossibile sfuggire alla realt\u00e0 finanziaria di un'azienda, indipendentemente dal clamore.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, il modo in cui le persone percepiscono un bene, un settore o un prodotto informa la valutazione in misura significativa. Poich\u00e9 si basa maggiormente sul comportamento o sulla psicologia dei partecipanti al mercato, viene spesso chiamata "finanza comportamentale" o "finanza psicologica". Ci\u00f2 \u00e8 diventato solo pi\u00f9 influente man mano che pi\u00f9 persone partecipano ai mercati e la finanza comportamentale informa la valutazione degli asset quotidianamente, mentre le persone elaborano notizie e annunci e il loro tono generale. Se tutti lodano un'azienda per i suoi meriti, il prezzo tende a salire, indipendentemente dalle realt\u00e0 finanziarie.\u00a0<\/span><\/p>\n

Grazie a piattaforme informative come Twitter e social media, le persone sono direttamente influenzate da flussi informativi qualitativi. Le aziende possono interagire direttamente con clienti e investitori e possono adattare qualsiasi annuncio alle proprie esigenze. Ci\u00f2 include sia puntare maggiore attenzione sugli sviluppi positivi sia smorzare l'impatto di quelli negativi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Gli investitori e le persone influenti, compresi i capi di stato e gli amministratori delegati, possono anche esprimere la propria opinione e promuovere le proprie idee o generare buzz intorno a politiche e prodotti. Questa linea di comunicazione diretta da aziende e persone chiave pu\u00f2 influenzare i prezzi delle azioni e le prospettive del mercato. Casi di spicco in questione da Twitter sono Donald Trump<\/a> e Elon Musk<\/a>. I loro tweet possono accelerare i movimenti dei prezzi che altrimenti sarebbero meno drammatici sulla base dei soli fondamentali.<\/span><\/p>\n

Piattaforme di trading sociale<\/span><\/a>, anche, giocare una mano nell'incoraggiare la mentalit\u00e0 del gregge. Man mano che pi\u00f9 persone seguono un individuo, la loro influenza cresce e mentre gli individui che raccomandano potrebbero eseguire un'analisi quantitativa fondamentale approfondita, i loro seguaci potrebbero guardare ad approcci meno tecnici o quantitativi. Se la mandria \u00e8 veramente corretta non \u00e8 cos\u00ec importante a breve termine, perch\u00e9 la pressione della domanda pu\u00f2 alterare i prezzi delle azioni, poich\u00e9 i mercati non sono separabili dai loro partecipanti umani.\u00a0<\/span><\/p>\n

N\u00e9 i mercati contemporanei sono separati dagli algoritmi di trading. Poich\u00e9 \u00e8 noto che il sentimento e la finanza psicologica sono potenti motori di valutazione a breve termine, molti di questi algoritmi prendono in considerazione la comprensione del linguaggio naturale (NLU), inclusa l'analisi del sentimento, quando prendono decisioni di trading. Ora i trader non algoritmici possono beneficiare degli stessi dati tramite la nostra API (versioni consumer in arrivo). Con CityFALCON, non \u00e8 pi\u00f9 necessario creare i propri sistemi NLU per beneficiare dell'analisi del sentiment.<\/span><\/p>\n

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Come calcoliamo l'analisi del sentiment<\/strong><\/h2>\n

L'analisi del sentiment scompone il testo nelle sue frasi costitutive e mappa il linguaggio di quelle frasi al corrispondente livello di ottimismo o pessimismo. Parole e frasi come "fail", "fallimento archiviato" e "collasso" sono negative, mentre "exceed", "analyst upgrades to buy" e "record profit" sono tutte positive. Altre frasi e parole avranno un sentimento neutro, come "segnala guadagni domani".<\/span><\/p>\n

I nostri algoritmi calcolano questi punteggi per le singole frasi, quindi li aggregano per l'intero documento, sia che si tratti semplicemente della meta descrizione e del titolo di un articolo o dell'intero articolo o report. Il punteggio finale per quel contenuto viene quindi consegnato all'utente.<\/span><\/p>\n

Argomenti molto popolari che ricevono molta attenzione da parte dei media possono avere centinaia o addirittura migliaia di storie associate. Maggiore \u00e8 il contenuto disponibile, pi\u00f9 accurato sar\u00e0 il punteggio del sentiment per quell'entit\u00e0. E poich\u00e9 gli esseri umani non possono leggere migliaia di storie, questo approccio fornisce un livello di analisi non disponibile prima dei Big Data.<\/span><\/p>\n

Senza entrare troppo nel tecnico - e senza rivelare la nostra propriet\u00e0 intellettuale - suddividiamo anche le frasi nelle loro clausole. Ad esempio, una frase come\u00a0<\/span><\/p>\n

Google batte le stime sugli utili mentre Microsoft inciampa<\/span><\/i><\/span><\/p>\n

Si divider\u00e0 in due clausole, una per Google e una per Microsoft. Questo singolo titolo diventa quindi solo una parte dell'ampio pool di titoli e descrizioni che vengono inseriti nell'algoritmo del punteggio globale del sentiment sia per Google che per Microsoft.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 \u00e8 ottenuto in parte dalla nostra estrazione di entit\u00e0 di comprensione del linguaggio naturale (NLU). Questa tecnologia identifica le entit\u00e0, come <\/span>Amazzonia <\/span><\/i>(societ\u00e0) o <\/span>Elon Musk <\/span><\/i>(persona) o <\/span>Energia <\/span><\/i>(settore), quindi possiamo calcolare il punteggio del sentiment per ogni entit\u00e0 nel testo di destinazione (articolo, Tweet, ecc.). Quindi aggreghiamo tutti i punteggi relativi a ciascuna entit\u00e0 per assegnare a ciascuna entit\u00e0 un punteggio di sentiment appropriato. Allo stesso modo possiamo raccogliere tutte le storie associate a <\/span>Amazzonia<\/span><\/i> per la tua watchlist, calcoliamo il punteggio di sentiment aggregato per tutti <\/span>Amazzonia<\/span><\/i>-contenuto correlato nel nostro sistema e allegarlo a<\/span> Amazzonia<\/span><\/i> per te.\u00a0<\/span><\/p>\n

Se sei interessato all'estrazione di entit\u00e0 per la tua organizzazione, forniamo il servizio per uso aziendale su contenuto interno. <\/span>Vedi questo post sul blog<\/span><\/a> o <\/span>Contattaci<\/span><\/a> per maggiori informazioni.<\/span><\/p>\n

CityFALCON ha ancora un altro vantaggio: le nostre gerarchie settoriali e le entit\u00e0 aggregate. Grazie al duro lavoro del nostro team di analisti finanziari, che cura instancabilmente i dati e addestra i nostri modelli di machine learning, sappiamo che Microsoft e Google fanno entrambi parte del <\/span>Tecnologia <\/span><\/i>settore, un aggregato di tutte le societ\u00e0 al suo interno. Il titolo di esempio sopra riportato influisce sul punteggio per il <\/span>Tecnologia<\/span><\/i> settore. Tuttavia, Google rientra nel <\/span>Comunicazioni<\/span><\/i> industria mentre Microsoft rientra nel <\/span>Software <\/span><\/i>industria, quindi questa stessa frase ha un impatto positivo sul nostro punteggio per <\/span>Comunicazioni<\/span><\/i> mentre influisce negativamente sul punteggio per <\/span>Software<\/span><\/i> e impattando in modo neutrale sul punteggio per il <\/span>Tecnico<\/span><\/i> settore. Ognuna di queste entit\u00e0 aggregate (settori, industrie, ecc.) ottiene i propri punteggi.<\/span><\/p>\n

Uno scenario altamente semplificato \u00e8 illustrato nell'immagine sottostante. Tieni presente che le categorie aggregate, come i settori, saranno medie ponderate, ovvero si sposteranno verso entit\u00e0 che hanno pi\u00f9 articoli, tweet e cos\u00ec via per contribuire al pool. Nell'esempio seguente, CityFALCON fa parte del settore Tech, ma saremmo molto meno influenti sul punteggio del sentiment del settore rispetto ad aziende come Apple e Amazon, ognuna delle quali ottiene molta pi\u00f9 copertura mediatica e stampa di noi (per ora!) .<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

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Cosa riceve i punteggi di sentiment?<\/strong><\/h2>\n

Ogni argomento nominato nel nostro database riceve un punteggio di sentiment. Potrebbe trattarsi di una persona, un'azienda, un'organizzazione, un paese, una citt\u00e0, un settore o qualsiasi altro tipo di entit\u00e0. Copriamo almeno 300.000 argomenti, risorse e posizioni. <\/span>Sfogliali tutti nella nostra Directory<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ogni singola storia, rapporto e Tweet ha anche un punteggio di opinione e ogni giorno vede fino a un milione di nuovi contenuti da analizzare e aggiungere ai nostri sistemi. A volte la quantit\u00e0 di contenuti in arrivo \u00e8 ancora maggiore se il chatter globale aumenta, come \u00e8 successo con la Brexit.<\/span><\/p>\n

Le watchlist ricevono anche punteggi di sentiment, costruiti dalle entit\u00e0 componenti scelte dall'utente. Pertanto, ogni watchlist ha un punteggio aggregato, ogni entit\u00e0 ha un punteggio (incluse entit\u00e0 aggregate come Settori e Localit\u00e0) e ogni storia, tweet o report ha un punteggio. Assegniamo punteggi praticamente a tutto ci\u00f2 a cui si potrebbe logicamente attribuire un punteggio e questa ricchezza di informazioni offre ai nostri utenti un forte vantaggio competitivo.<\/span><\/p>\n

Forniamo anche sentiment nel tempo. Ci\u00f2 consente agli utenti di tenere traccia di come si muove il sentiment man mano che le aziende si sviluppano e potrebbe portare a informazioni sugli investimenti o sul business.<\/span><\/p>\n

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Casi d'uso e applicazioni dei punteggi del sentiment<\/strong><\/h2>\n

L'analisi del sentiment non \u00e8 semplicemente un numero interessante da conoscere. Come accennato in precedenza, i dati alternativi hanno importanza nella corretta valutazione delle attivit\u00e0, in particolare su tempi pi\u00f9 brevi quando la finanza psicologica \u00e8 pi\u00f9 influente.<\/span><\/p>\n

Un caso d'uso per il sentimento \u00e8 la corretta due diligence. Quando si effettuano investimenti lunghi (acquisti), \u00e8 importante comprendere le percezioni e le circostanze negative che circondano l'azienda, il settore o altri obiettivi di investimento. Prima dell'analisi del sentiment dei Big Data, potrebbe essere molto difficile trovare voci dissenzienti nei media. Con l'analisi del sentiment su oltre 5000 fonti, tuttavia, CityFALCON ti consente di scoprire il sentiment negativo, anche se la maggior parte degli analisti e altri investitori lo ignora. In alcuni casi, queste notizie negative possono impedire un cattivo investimento, mentre in altri casi l'investitore pu\u00f2 starne certo <\/span>tutto <\/span><\/i>le basi di due diligence sono state ampiamente coperte.<\/span><\/p>\n

Per gli investitori, i commercianti e gli uomini d'affari contrarian, il sentimento aiuta anche a identificare il territorio ipercomprato o sovrastimato. Quando tutte le notizie sono state positive negli ultimi tre mesi, la probabilit\u00e0 che l'euforia distorca i mercati \u00e8 maggiore, e quando i mercati sono distorti, i contrarian guadagnano il vantaggio. Le bolle hanno segnali di avvertimento e i sussurri contrarian, contrassegnati da sentimenti contrari, sono tra quei segni di distorsione. I punteggi dell'analisi del sentiment, soprattutto nel tempo, facilitano l'identificazione della distorsione. Inoltre, d<\/span>In scenari di fine del mondo o di iperconfidenza, l'analisi del sentiment pu\u00f2 aiutare a scoprire voci razionali che altrimenti verrebbero soffocate o a trovare aziende con il potenziale per resistere alla tendenza.<\/p>\n

Un altro modo per sfruttare il sentiment \u00e8 il momentum trading. Cambiamenti improvvisi nel sentimento dei contenuti provenienti dai social media e dai punti vendita tradizionali possono segnalare uno slancio. Monitorando da vicino il sentiment per un periodo di tempo, i trader potrebbero essere in grado di identificare i venti che cambiano prima che il mercato pi\u00f9 ampio si accorga, aprendo opportunit\u00e0.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span><\/p>\n

Inizia con l'analisi del sentiment<\/strong><\/h2>\n

Come una delle nostre funzionalit\u00e0 pi\u00f9 sofisticate e ricercate, abbiamo gi\u00e0 fornito l'analisi del sentiment sull'API. A causa dell'elevato valore di questa funzionalit\u00e0 e della possibilit\u00e0 di archiviare localmente i dati sul sentiment per sempre, la offriamo solo a livello aziendale. Mandaci un messaggio<\/a> per discutere la tua situazione. Ricorda che le organizzazioni accademiche, sanitarie e no-profit ricevono uno sconto 50% su molti prodotti CityFALCON, quindi apri una discussione con noi se fai parte di questi gruppi!<\/span><\/p>\n

Le aziende dovranno costruire le proprie dashboard e interfacce, ma noi forniremo i dati fondamentali. Una dashboard interna ben progettata per dipendenti o clienti pu\u00f2 sembrare l'immagine di copertina di questo blog, ma ai clienti \u00e8 naturalmente consentito creare dashboard come preferiscono.<\/span><\/p>\n

Per i nostri utenti al dettaglio, ovvero coloro che utilizzano il sito Web CityFALCON o le app mobili, l'analisi del sentiment sar\u00e0 integrata a breve nel design del sito Web e delle app mobili. Il sentimento verr\u00e0 visualizzato per impostazione predefinita, quindi ogni volta che visiti il sito web noterai subito il cambiamento. L'app mobile potrebbe richiedere un aggiornamento se non ricevi automaticamente gli aggiornamenti.\u00a0<\/span><\/p>\n

Iscriviti alla nostra newsletter periodica per ricevere notifiche su nuove funzionalit\u00e0 e blog nelle Preferenze > Sezione notifiche<\/a> del tuo account CityFALCON (gli utenti desktop possono utilizzare il modulo a destra di questa pagina per registrarsi).<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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