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A relação entre a análise de sentimento e a previsão do mercado financeiro

O Instituto de Engenharia do Conhecimento define a aprendizagem por reforço (ou Aprendizagem por Reforço) como "uma variedade de Aprendizagem de Máquina que permite a uma Inteligência Artificial planejar estratégias eficazes com base na experimentação com dados". Mas, em que área podemos usar a aprendizagem por reforço? Por exemplo, na análise de sentimento dentro do mundo das finanças.

Sumário

Na vida real, há uma variedade de situações que requerem o controle de estratégias, ou seja, a aprendizagem por reforço, como método para estudar a tomada de decisões e o comportamento do usuário. Conforme Shangestudo da Universidade de Contabilidade e Finanças de Xangai indica que a abordagem clássica à criação de IA exige que os programadores codifiquem manualmente cada regra que define o comportamento do software..

Nós usamos a análise de sentimento como uma ferramenta crucial para previsões no mercado financeiro e decisões de investimento.

Óscar Barba

Cofundador e CTO da Coinscrap Finance

A melhoria dos algoritmos é uma oportunidade para os bancos

Ao contrário da IA baseada em regras, machine learning programs desenvolvem seu comportamento examinando grandes quantidades de dados e encontrando correlações significativas. Embora a aprendizagem de máquina e seu subconjunto mais avançado, a aprendizagem profunda, possam os programas de aprendizagem de máquina anteriormente eram considerados inviáveis para os computadores, eles se baseiam em grandes quantidades de dados previamente coletados.

Isso limita a sua aplicação a áreas onde os dados rotulados são escassos. Aqui é onde entra a aprendizagem por reforço, de acordo com Yixuan Guo (2022). Seres humanos e animais superiores podem participar numa interação contínua com o seu ambiente externo para entendê-lo. Além disso, ambos têm a capacidade de aprender continuamente para tomar decisões mais racionais.

A aprendizagem de máquina tem uma série de vantagens sobre a aprendizagem humana, e tem sido demonstrado que o conhecimento baseado em máquinas supera em muito as capacidades do cérebro humano em termos de memorização de conhecimentos, compreensão e entendimento. O valor de usar aprendizagem de máquina nas finanças é cada vez mais evidente.

Os múltiplos usos e benefícios da análise de sentimento em finanças

Conforme os bancos e outras instituições financeiras se esforçam para melhorar a segurança ou a análise financeira e agilizar os processos, a aprendizagem de máquina está a tornar-se na tecnologia mais usada no setor. Ela é usada para oferecer novos serviços de previsão financeira, atendimento ao cliente e segurança de dados. E também, é claro, para analisar o sentimento.

Na fase de pré-processamento, por exemplo, características relacionadas ao sentimento são extraídas das notícias financeiras. Esse enfoque é usado para prever as tendências do mercado e tomar decisões de investimento baseadas em dados. Adicionando gráficos de conhecimento à análise, é possível entender melhor as características do mercado de valores.

Essas ferramentas escutam temas, tendências e padrões em mídias e redes sociais para extrair o sentimento que pode gerar previsões precisas em nível macro ou micro-econômicoMas também são fundamentais para entender os gostos e preferências dos consumidores e criar uma experiência mais conectada com eles dentro das plataformas digitais.

Aqui está um artigo sobre como os bancos já estão aplicando inteligência artificial.

Uma previsão pessoal sobre o futuro da análise de sentimento

As instituições financeiras podem aumentar a lealdade e a satisfação dos clientes aproveitando o conhecimento adquirido por meio dessa tecnologia. Se o enriquecimento dos dados também for combinado, é possível obter uma compreensão profunda de seus gastos, analisar transações recorrentes, e prever futuras necessidades. Isso nos leva à possibilidade de lançar recomendações hiper personalizadas que melhorem seu relacionamento com o banco.

Até agora, o maior sucesso na classificação de sentimentos foi alcançado usando representações bidirecionais contemporâneas do codificador de modelos de transdutores (BERT). Os sistemas de transdutores pré-treinados foram aprimorados num conjunto de dados de textos financeiros rotulados para prever as pontuações de sentimentos de notícias de fontes confiáveis. É muito provável que novos estudos surjam a esse respeito e que os algoritmos continuem melhorando.

Na Coinscrap Finance, usamos a análise de sentimento como uma ferramenta crucial para previsões no mercado financeiro e decisões de investimento. A classificação de texto é fundamental numa variedade de aplicações, como nas pesquisas na web, mineração de opiniões ou detecção de eventos. 

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Sobre o autor

Óscar Barba é cofundador e CTO da Coinscrap Finance. Ele é um especialista Scrum Manager com mais de 6 anos de experiência na coleta e análise semântica de dados no setor financeiro, classificação de transações bancárias, deep learning aplicado em sistemas de análise de sentimento do mercado de ações e medição da pegada de carbono associada aos dados transacionais. 

Com vasta experiência no setor bancário e de seguros, Óscar está finalizando seu Doutorado em Tecnologia da Informação agora mesmo. É Engenheiro e Mestre em Engenharia Informática pela Universidade de Vigo e Mestre em Comércio Eletrónico pela Universidade de Salamanca. Além disso, possui um certificado de Scrum Manager e Gestão de Projectos do CNTG, um certificado de Arquitetura SOA e Serviços Web da Universidade de Salamanca, entre outros.

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