Portfolio signature

Egy újabb terület, ahol a gépek már hatékonyabbak, mint az emberek, ez pedig a befektetéseket is felforgathatja

Portfolio
Bevett gyakorlat a tőzsdén jegyzett vállalatoknál, hogy a gyorsjelentéseket követően a menedzsment telefonkonferencia keretében osztja meg gondolatait a tárgyidőszakban tapasztalt trendekről, a legfontosabb, eredményt mozgató driverekről, de beszélnek a kilátásokról is. Ezeken az eseményeken a vállalat részvényeit követő elemzőknek lehetőségük van kérdéseket is feltenni, gyakran több információhoz is juthatnak így, mint ami egyébként a pénzügyi kimutatásokból kiolvasható. A beszélgetések hanganyaga, vagy azok leirata fontos információforrás, amelyek lekereskedésével akár többlethozam is elérhető. De miért ne bíznánk emberek helyett inkább gépekre, hogy kiolvassák a telefonkonferenciák szövegéből a fontos információkat? A SocGen megvizsgálta a 2010-2020 közötti időszakban az amerikai részvényekre, hogy hogyan teljesítenének a gépi tanulással és természetes nyelvek feldolgozása technológiákkal felturbózott stratégiák, amelyek a telekonferenciák adatainak vizsgálatára épülnek. Az eredmények jelentős többlethozamot mutatnak és a legjobban teljesítő stratégiák közé tartoztak a vizsgált időszakban, mind nagyvállalatok, mind kisvállalatok esetében.

Mesterséges intelligencia, gépi tanulás

Napjainkban egyre többet hallani ezekről a területekről, illetve egyre inkább előre törnek a gazdasági szférában, de az élet egyéb más területein is. A csökkenő adattárolási és adatfeldolgozási költségeknek köszönhetően meglehetősen nagy érdeklődést eredményezett a mesterséges intelligencia, gépi tanulás és nyelvi feldolgozás területein. A SocGen elemzői egy ezekre a területekre szakosodott kutatócég, az Alexandria Technologies által biztosított adatok alapján vizsgálták meg, hogy hogyan teljesítene egy olyan részvénystratégia, amely a pénzügyi telekonferencián elhangzottak szentiment vizsgálatára épül. A vizsgálat központi kérdése az volt, hogy vajon az ezeken a konferenciákon elhangzott információkat gépi elemzéssel feldolgozva képesek-e többletinformációt kinyerni a megbeszélés hangulata, különböző szekció vagy témái tekintetében.

Az adatok forrása és működési struktúrája

Az Alexandria Technology természetes nyelvek feldolgozása technológiát (NLP) és gépi tanulást (ML) használ a pénzügyi szövegek értelmezéséhez különböző entitásokra, tematikákra és szentimentekre. A kutatócég elemző programja pedig ezáltal részletesen képes bemutatni a pénzügyi telekonferenciákon felmerült gyakori témákat és annak mögöttes szentimentjét. Az elemzés célja, hogy egy valódi elemzőhöz hasonló véleményt tudjon formálni, aminek érdekében a cég számos külső iparági elemző bevonásával dolgozott fel pénzügyi telekonferencia leiratokat. Az eredmény több, mint 100 különböző megfigyelés egy-egy esemény kapcsán, amelyek mindegyike valamilyen kvalitatív információt hordoz.

Az ezekből készített adatbázisból pedig a felhasználók egy szentiment elemzést kaphatnak a telekonferenciákról vállalatonként, vezetőnként és témánként. Folyamatát tekintve az Alexandria először begyűjti a hívást magát streaming-en keresztül, azokat szöveggé alakítja, majd ezeket kielemzi külön-külön témánként és szentimentenként.

Miről szól még a cikk?

  • Van hozzáadott értéke az ez alapján készült stratégiáknak?
  • Milyen különbségek mutatkoznak vállalattípusok és más tényezők alapján?
  • Hogyan teljesített a gépi tanulással felturbózott stratégia más stratégiákkal szemben?

Kedves Olvasónk!

Támogasd te is a minőségi gazdasági tartalomgyártást!

Ez az elemzés a Portfolio Signature cikkei közé tartozik. A cikk folytatódik, de csak egyedi előfizetéssel olvasható.

A Signature tartalmakhoz való hozzáférés díja havi előfizetéssel 2490 forint. Az éves előfizetés díja 29845 forint. Ezzel követlenül támogathatod a legmagasabb színvonalú gazdasági, üzleti újságírást.

Signature előfizetés

Általános Szerződési Feltételek   |   Gyakran felmerülő kérdések