Bei der Sentiment-Analyse im Handel werden computergestützte Tools eingesetzt, um die Stimmung am Markt zu analysieren und zu interpretieren, vor allem anhand von Textdaten aus Quellen wie Nachrichtenartikeln, Finanzberichten und sozialen Medien.
Wie es funktioniert
Bei dieser Methode werden Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um den Ton und den Kontext von Textdaten zu bewerten. Ziel ist es, die kollektive Stimmung von Anlegern und Händlern zu ermitteln, die Aufschluss über mögliche Marktbewegungen geben kann. Mit Hilfe der Stimmungsanalyse lässt sich feststellen, ob die Marktstimmung bullish, bearish oder neutral ist, und diese Informationen werden zur Vorhersage von Markttrends genutzt.
Anwendungen
Es wird als zusätzliches Instrument in der Finanzanalyse verwendet, um Markttrends und mögliche Aktienbewegungen vorherzusagen. Anwendbar auf verschiedenen Märkten, einschließlich Aktien, Devisen und Rohstoffen.
Herausforderungen
😵 Die Genauigkeit der Stimmungsanalyse kann durch die Subjektivität und Variabilität der Sprache beeinträchtigt werden.
Die Stimmungsanalyse stützt sich auf große Datenmengen, die schwer zu verarbeiten und genau zu interpretieren sein können.
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