Что такое анализ тональности финансовых новостей?

Анализ тональности финансовых новостей — это процесс автоматической оценки новостной статьи по тому, какое отношение она выражает к компании или рынку: позитивное, негативное или нейтральное. Вместо того чтобы читать каждый заголовок, вы получаете метку, которую можно подсчитывать, строить на её основе графики и действовать.

Почему тональность важна для рынков

Новости двигают цены, и информацию несут как объём, так и тон освещения. Всплеск негативных сообщений о компании может предшествовать движению котировок; ровный поток позитивного освещения может его подтвердить. Квант-команды используют тональность как признак в модели, риск-команды — как раннее предупреждение, а исследователи — чтобы изучать, как рынки реагируют на события.

Как это работает

Если упрощённо, языковая модель читает текст и классифицирует его тон. Универсальные инструменты анализа тональности обычно плохо справляются с финансовым языком, где такие слова, как «beat» (превзойти ожидания), «miss» (не дотянуть), «guidance» (прогноз) и «downgrade» (понижение рейтинга), несут смысл, который повседневные модели упускают. Модели, специально дообученные на финансовых текстах, работают заметно лучше. На выходе обычно получается метка плюс показатель уверенности, который говорит, насколько модель убеждена в результате.

Тональность и уверенность

finlight возвращает и то, и другое: sentiment со значением positive, neutral или negative, и значение confidence. Метка задаёт направление; уверенность подсказывает, насколько сильно ей доверять. Негативная оценка с высокой уверенностью — более сильный сигнал, чем с низкой. Использование уверенности в качестве порога или веса часто и отличает шумный сигнал от полезного.

Чем анализ тональности не является

Это не прогноз цены. Он измеряет тон, а не истину или исход. Рынки могут не обратить внимания на плохие новости или чрезмерно отреагировать на хорошие. Относитесь к тональности как к одному из многих входных данных и сочетайте её с объёмом освещения, источником и вашими собственными моделями.

Получение тональности через finlight API

В finlight тональность и уверенность возвращаются с каждой статьёй, так что не нужно держать отдельную модель. Вот один запрос за свежими новостями по Apple:

curl -X POST https://api.finlight.me/v2/articles \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "tickers": ["AAPL"], "pageSize": 5 }'

Каждая статья возвращается с уже заполненными соответствующими полями:

{
  "title": "Apple beats expectations on services revenue",
  "sentiment": "positive",
  "confidence": "0.93"
}

Дальше вы можете фильтровать по тональности, усреднять её во времени или взвешивать по уверенности, чтобы построить сигнал.

Что дальше

• Посмотрите всё, что возвращает finlight, в материале Что умеет finlight API.
• Попробуйте на практике с руководством по быстрому старту.
• Прочитайте полную документацию.

Получите бесплатный API-ключ →