Finanzanalyse Trend: KI Scaping-Server

Server Scraping kann nicht nur von IT-Entwicklern, sondern auch in der Finanzbranche für Finanzanalysen eingesetzt werden. Im Finanzwesen sind Daten wichtig, da sie Erkenntnisse liefern und helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Finanzdaten sind allgegenwärtig, daher sind die erfolgreichsten Unternehmen diejenigen, die sie am effektivsten nutzen.

Eine wichtige Teilmenge sind Sentiment-Daten – Informationen darüber, wie Menschen das jeweilige Produkt, Ereignis oder Idee wahrnehmen . Die grundlegenden Kategorien hier sind „positiv wahrnehmen“ und „negativ wahrnehmen“ .

Bis vor kurzem waren Stimmungsdaten nicht quantifizierbar : Es war unmöglich, die Stimmungen der Menschen genau zu messen. Mit dem Aufkommen der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens wurde diese Aufgabe jedoch endlich anwendbar.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Sie Sentiment-Finanzanalyse und das Web-Scraping nutzen können, um bessere finanzielle Entscheidungen zu treffen.

Sentimentanalyse

Selbst die besten Branchenprofis können nicht mit den neuesten Nachrichten, Berichten, Updates und Gerüchten Schritt halten. Diese Daten bestimmen oft die Entscheidung, beispielsweise die Aktien des jeweiligen Unternehmens zu kaufen oder zu verkaufen. Hier ist ein typisches Beispiel:

• Videokonferenzen anstelle von persönlichen Treffen zu nutzen. Videokonferenzsoftware Y ist eine der beliebtesten Videokonferenzlösungen auf dem Markt, daher erwarten die Märkte, dass Software Y eine Vielzahl neuer Benutzer gewinnt.
• Die steigende Popularität von Software Y spiegelt sich im Aktienkurs wider.

Beispiel zur Sentimentanalyse

Die Tesla-Aktie stieg um 2,5%, nachdem Tencent angekündigt hatte, einen Anteil von 5% an dem Elektroautohersteller erworben zu haben. Ocwen stieg vor dem Markt um 12%, nachdem bekannt gegeben wurde, dass es eine Vereinbarung mit den New Yorker Aufsichtsbehörden getroffen hat, die die Überwachung seines Geschäfts durch Dritte innerhalb der nächsten drei Wochen beenden wird. Darüber hinaus können Beschränkungen für den Kauf von Hypothekendienstrechten gelockert werden. Die Aktien von Cara Therapeutics stiegen vor dem Börsengang um 16 %, nachdem das Biotech-Unternehmen positive Ergebnisse in einer Studie über eine Behandlung von urämischem Pruritus gemeldet hatte.

Das System, welches die Sentiment-Finanzanalyse ermöglicht, heißt Natural Language Processing (kurz NLP). Wie der Name schon sagt, sind NLP-Algorithmen darauf ausgelegt, die Bedeutung von Texten in natürlichen (dh von Menschenhand geschaffenen: Englisch oder Chinesisch) Sprachen zu analysieren.

Obwohl der Aufbau und die Implementierung eines NLP-Systems viele Ressourcen erfordern, lohnt sich dieses Unterfangen aufgrund der Vorteile:

• Der Algorithmus bietet eine überlegene Reaktionszeit : Er führt Befehle in nur Millisekunden aus und arbeitet rund um die Uhr.
• Es bietet auch Skalierbarkeit : Seine „Expertise“ kann auf – genügend Rechenressourcen vorausgesetzt – auf jede Quelle von Finanzdaten angewendet werden.

Wie funktioniert die Sentiment-Analyse?

Jeder Text hat eine bestimmte Haltung, entweder positiv, negativ oder neutral. Die Sentiment Finanzanalyse ziehlt darauf ab, die Haltung des gegebenen Textes (in den meisten Fällen einzelner Phrasen und Sätze) zu bestimmen, indem man ihn in einzelne Wörter (sogenannte Tokens ) zerlegt , deren Haltung bestimmt und dann die Gesamthaltung des Zieltextes bestimmt.

Dieses Prinzip mag verwirrend erscheinen, also lassen Sie uns selbst mit dieser Technologie herumspielen.

Die Programmiersprache Python hat eine NLP-fokussierte Bibliothek namens NLTK ( Natural Language Toolkit ). Diese Website bietet eine interaktive Implementierung des Sentiment-Analyse-Algorithmus von NLTK. Versuchen Sie, verschiedene Sätze einzugeben, um zu sehen, wie der Algorithmus sie wahrnimmt.

Testen wir die folgenden Sätze:

• „Dieses Projekt ist ein großartiges Werkzeug für die Verarbeitung von Rohdaten.“ Der Algorithmus stellt fest, dass dieser Text positiv ist .
• „Dieses Projekt wird die Tech-Landschaft verändern.“ Der Algorithmus bestimmt, dass dieser Text neutral ist .
• „Dieses Projekt hat sein Potenzial nicht ausgeschöpft.“ Der Algorithmus stellt fest, dass dieser Text negativ ist .

Mängel von Sentimentanalysealgorithmen

Bisher haben wir in der interaktiven Eingabeaufforderung Sätze mit eher einfachen Bedeutungen verwendet: Wörter wie „großartig“ und „fehlgeschlagen“ markieren normalerweise den gesamten Kontext. Wie wäre es mit etwas Komplexerem? Probieren wir es aus.

Nehmen wir als Beispiel diesen Satz: „Die Automobilindustrie hat schon bessere Tage gesehen.“ Der Algorithmus bestimmt, dass dieser Text neutral ist .

Diese Beispiele zeigen, dass traditionelle NLP-Algorithmen Schwierigkeiten haben, implizite Bedeutungen zu analysieren:

• Nuancierte Sätze

• Redewendungen

• Metaphern usw.

Verbesserung der Finanzanalyse (Stimmungsanalyse) durch maschinelles Lernen

Hier hilft maschinelles Lernen : Wir können einen ML-Algorithmus an unzähligen Beispielen trainieren, damit er den Kontext des Textes „versteht“ . Hier ist eine Blaupause für ein solches Projekt:

1. Sammeln Sie einen Datensatz, der sich auf Texte zur Finanzstimmung konzentriert.
2. Markiere die Stimmung jedes Textes.
3. Erstellen Sie ein Sentiment-Analysemodell, das für die „Finanzsprache“ optimiert ist.

Die Grundlage für einen maschinellen Lernalgorithmus sind riesige Datenmengen, an denen trainiert werden kann: In unserem Fall würde der Algorithmus Schlagzeilen und Untertitel in sozialen Medien analysieren, um die Zusammenhänge zwischen Texten und deren Bedeutung zu erkennen. Bei ausreichendem Schulungsmaterial kann der Algorithmus den Kontext um den gegebenen Text „lernen“ (daher der Name maschinelles Lernen ).

David Wallach, der Schöpfer verschiedener Finanzdaten-Scraper, wiederholt die Unzulänglichkeiten traditioneller (nicht tiefes Lernen) Algorithmen:

Wie funktioniert eine Stimmungsanalyse?

Ein Hauptziel dieses Projekts ist es, die Stimmung von Unternehmen basierend auf verifizierten Tweets von Benutzern sowie Artikeln, die von seriösen Quellen veröffentlicht wurden, zu klassifizieren. Mit aktuellen (kostenlosen) textbasierten Stimmungsanalysepaketen wie nltk, textblob und anderen konnte ich keine vernünftige Stimmungsanalyse in Bezug auf Investitionen erzielen.

Zum Beispiel würde ein Tweet sagen, dass Amazon ein Kauf ist, Sie müssen jetzt investieren und diese Bibliotheken würden dies als negative oder neutrale Stimmung einstufen. Dies liegt an den Trainingssätzen, auf denen diese Klassifikatoren aufgebaut wurden. Aus diesem Grund habe ich beschlossen, ein Skript (scripts/classify.py) zu schreiben, das die Json-Darstellung der von der Firebase-Konsole heruntergeladenen Datenbank übernimmt (mit der Option „Export in JSON“) und Sie jeden Satz manuell klassifizieren lässt.

Wir sehen jetzt die Bedeutung von Daten im Workflow der Stimmungsanalyse. Aber wie können wir es erwerben?

Übersicht: Web-Scraping

Im Begriff „Sentimentanalyse“ bezieht sich der „ Analyse“ -Teil auf das Verstehen der Daten – und die NLP-Algorithmen, die wir weiter oben in diesem Artikel untersucht haben, können genau das tun. Web-Scraping hingegen ermöglicht es uns, die zu analysierenden Daten tatsächlich zu erhalten.

Dieser Begriff bezieht sich auf das Extrahieren und Organisieren von Daten aus Websites.

Wie funktioniert Web-Scraping?

Web-Scraping ist dank der Art und Weise möglich, wie Websites Daten organisieren. Jedes Website-Element – ​​Text, Link, Bild, dynamische Funktionalität usw. – gehört zu seiner jeweiligen Kategorie, die durch standardisierte HTML-Tags gekennzeichnet ist. 

Ein Web-Scraper kann diese Elemente mit Leichtigkeit navigieren und die Daten finden und speichern, die Sie sammeln müssen. 

NLP-Anwendungen im FinTech

Zum Beispiel folgt Aladdin vom Blackrock, aber auch Stocker, eine Software zum Scraping von Finanzdaten, den oben beschriebenen Prozessen:

1. Es generiert Google-Abfragen und erfasst die neuesten Artikel, die sich auf ein bestimmtes Unternehmen konzentrieren.
2. Dann durchsucht es die Artikel nach Informationen und versucht zu erkennen, ob wichtige Informationen positiv oder negativ sind.

Wir können die Sentiment-Analyse auch in anderen Bereichen einsetzen:

Analyse der Kreditwürdigkeit : Das Softwareprodukt LenddoScore kann die online verfügbaren Daten des Bewerbers verarbeiten: Dies kann seine Social-Media-Profile, sein Surfverhalten, seinen Browserverlauf und andere Marker umfassen. Anschließend bewertet die Software die Kreditwürdigkeit des Kreditnehmers.

Vertragsanalyse : JP Morgan hat eine Fülle von Machine-Learning-Algorithmen für zahlreiche Aufgaben implementiert. Das Unternehmen hat einen NLP-Algorithmus getestet, der für die Vertragsanalyse entwickelt wurde – und hat es geschafft, in einem Jahr 360.000 Arbeitsstunden einzusparen.

Kundenservice : Chatbots, die angesagteste Technologie der letzten Jahre, basieren auf NLP-Algorithmen. Finanzinstitute sind oft stolz darauf, ein großartiges Kundenerlebnis zu bieten – und die Skalierung ihres Supports über Chatbots ist eine großartige Möglichkeit, dies zu tun. 

Verwenden von Scraping-Server: Erfolg der Finanzanalyse

Die meisten Websites erlauben aus verschiedenen Gründen kein Web-Scraping. Hier ein typisches Beispiel: Ein Preisaggregator versucht, Preisdaten von mehreren E-Commerce-Unternehmen zu sammeln. Sobald diese Daten auf der Aggregator-Website veröffentlicht sind, sehen potenzielle Kunden, dass Anbieter M den besten Preis bietet. Um dies zu verhindern, können andere Anbieter das Scraping ihrer Websites einschränken.

Wenn sie eine Anfrage an ihre Website erhalten, versuchen sie zu erkennen, ob sie von einem echten Benutzer oder von einem Web-Scraping-Bot stammt. Während der echte Benutzer einen Pass erhält, wird der Bot blockiert.

Jeder Händler entscheidet, welche Art von Finanzanalyse er verwendet und welche Handelstechniken er implementiert. Aber meiner Meinung nach ist die Verbesserung der Analyse mit KI und Scraping der beste Weg zum Ziel.