Reklama
WIG82 745,58+1,45%
WIG202 436,05+1,72%
EUR / PLN4,31+0,03%
USD / PLN4,00+0,16%
CHF / PLN4,43+0,07%
GBP / PLN5,05+0,14%
EUR / USD1,08-0,10%
DAX18 492,49+0,08%
FT-SE7 952,60+0,26%
CAC 408 205,81+0,01%
DJI39 807,37+0,12%
S&P 5005 254,35+0,11%
ROPA BRENT87,07+1,60%
ROPA WTI82,70+1,20%
ZŁOTO2 234,24+0,06%
SREBRO25,03+1,87%

Masz ciekawy temat? Napisz do nas

twitter
youtube
facebook
instagram
linkedin
Reklama
Reklama

czy da się mierzyć poziom emocji

Emocje pełnią jedną z najważniejszych funkcji w naszym życiu. To właśnie pod ich wpływem pojawiają się w naszych głowach różne myśli, które następnie manifestują się w postaci akcji i działań, które podejmujemy. Dotyczy to także świata finansów.

Obecnie rynek oferuje duży wachlarz różnych narzędzi, automatyzujących analizy i porównania danych finansowych. Mają one za zadanie pomóc inwestorom w podejmowaniu odpowiednich decyzji w zarządzaniu portfelem inwestycyjnym, jednak kwestie analizy nastrojów inwestorskich (tzw. analiza behawioralna) w dalszym ciągu pozostają kwestią, wymagającą manualnej pracy człowieka.

Śledzenie na bieżąco informacji oraz artykułów branżowych, a następnie próba przewidzenia reakcji środowiska inwestorskiego konsumuje bardzo dużo czasu, a na końcu i tak podlega w dużej mierze intuicji samego inwestora.

Czy da się skutecznie mierzyć emocje w tekście?

Próbę rozwiązania właśnie tego problemu podjęliśmy tworząc nasz autorski produkt o nazwie Sentistocks. Na podstawie wyników badań naukowych, przeprowadzonych wspólnie z Politechniką Wrocławską oraz Instytutem Nenckiego Polskiej Akademii Nauk, stworzyliśmy model sztucznej inteligencji, który predykuje trendy uśrednionych kursów instrumentów finansowych.

Wykorzystanie pomiaru emocji przy inwestowaniu

Reklama

Mając już działający model, postanowiliśmy przetestować go w kontekście rynków finansowych, gdzie to właśnie emocje odgrywają równie ważną rolę, co surowe dane finansowe. Na warsztat wzięliśmy kryptowalutę Bitcoin i pobraliśmy dla niej zarówno historyczne dane finansowe jak i tekstowe wzmianki z internetu (np. tweety, posty z portalu reddit), na potrzeby wytrenowania modelu sztucznej inteligencji.

Dane, o których mowa, pochodzą z całego 2018 oraz 2019 roku (więcej informacji na temat jak dokładnie działa nasz model można znaleźć tutaj). Następnie uruchomiliśmy wytrenowany model, który pracował już w czasie rzeczywistym i pobierał wszystkie dane na bieżąco. Od 1 stycznia do 31 maja 2020 roku, model przeanalizował łącznie 4 436 107 wzmianek (!) i zwrócił 148 predykcji trendu średniodobowego kursu Bitcoina.

Czy analiza emotywna może wspierać proces inwestowania?

W omawianym okresie (styczeń - maj 2020) badaliśmy równolegle dwa modele predykcji średnich dobowych kursów zamknięcia Bitcoina. Pierwszy uwzględniał tylko dane finansowe, drugi dane finansowe i dane z analizy emotywnej.

Analiza emotywna nowym narzędziem do skuteczniejszej predykcji trendu kursów instrumentów finansowych - 1

Wykres 1. Kursy true i predykowane w okresie styczeń - maj 2020.

Reklama

Wyniki skuteczności (trafności) predykcji obu modeli prezentuje wykres 2.

Analiza emotywna nowym narzędziem do skuteczniejszej predykcji trendu kursów instrumentów finansowych - 2

Wykres 2. Trafność predykcji w okresie styczeń - maj 2020.

Średnia skuteczność (trafność) predykcji kursów Bitcoina w okresie styczeń - maj 2020 wyniosła odpowiednio:

  • dla predykcji w oparciu tylko o dane finansowe 55%,
  • dla predykcji w oparciu o dane finansowe i emotywne 73%.

Widoczna jest wyraźna przewaga modelu opartego o dane finansowe i emotywne dotyczy to także wyników notowanych w poszczególnych miesiącach.

Reklama

Dla inwestorów niezwykle istotna jest skuteczność prognozowania skokowych zmian kursów. W analizie porównawczej obu modeli przyjęliśmy trzy przedziały wartościowe predykowanej zmiany kursu:

  • przedział kursu bocznego (wynoszący +/- 0,66%),
  • przedział wzrostowej zmiany kursu (powyżej + 0,66%),
  • przedział spadkowej zmiany kursu (poniżej - 0,66%).

Analiza emotywna nowym narzędziem do skuteczniejszej predykcji trendu kursów instrumentów finansowych - 3

Wykres 3. Trafność predykcji w przedziałach w okresie styczeń - maj 2020.

Wyniki zaprezentowane na wykresie 3 potwierdzają przewagę modelu predykcyjnego opartego na na równoczesnej analizie danych finansowych i emotywnych.

Nowe narzędzie, większe możliwości

Podsumowując: wzbogacenie zakresu informacji o dane emotywne znacznie poprawia skuteczność w predykowaniu trendu średnich kursów dla instrumentów finansowych w tym przypadku kursu Bitcoina.

Analiza emotywna poszerza dotychczas dostępne instrumentarium,

Reklama

co przekłada się na zwiększenie potencjalnego zysku z inwestycji, a także pozwala na znaczną oszczędność czasu. Przytoczony w artykule przykład dotyczy akurat Bitcoina i ze względu na łatwość dostępu do danych, to właśnie wokół niego skupiliśmy obecnie testy naszego narzędzia.

Niemniej planujemy w niedalekiej przyszłości testy na innych instrumentach finansowych

Wszystkich tych, którzy chcą zobaczyć nasze narzędzie w akcji, zapraszamy do naszej zamkniętej grupie na Facebook’u, którą znajdziecie pod adresem: https://www.facebook.com/groups/sentistocks (hasło do grupy: "FXART1220"), gdzie codziennie o stałej porze dzielimy się predykcją na dzień kolejny.

Czytaj więcej