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- Machine learning com análise de sentimento
Aprendizado com sentimento
Combinando aprendizado de máquina com sentimento de notícias para comercialização de ações
Os métodos de aprendizado de máquina são geralmente usados para prever e negociar mercados financeiros, incluindo dados de sentimento que podem melhorar significativamente o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina.
Nos últimos anos, temos observado uma explosão de interesse sem precedentes na aplicação de inteligência artificial e machine learning a uma variedade de problemas financeiros quantitativos, que vão desde preços de derivativos e gerenciamento de risco até previsão de mercado e comercialização de algoritmos. Na verdade, a Inteligência Artificial e machine learning agora são vistos como os maiores facilitadores da vantagem competitiva no setor financeiro.
Neste artigo, Svetlana Borovkova, Probability & Partners, Margot Dijkstra, VU Amsterdam, e Rossy Nguyen, VU Amsterdam usam o Refinitiv News Analytics, o mecanismo de processamento de linguagem natural da Refinitiv em dois aplicativos de machine learning com sentimento:
- Previsão intraday de um importante índice de ações – EURO STOXX 50.
- Comercialização diária das 100 ações de maior liquidez do S&P 500.
Ambas as aplicações usam técnicas de Machine Learning de última geração, rede neural LSTM e algoritmo genético PURO, em combinação com sentimento de notícias.
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