感情分析における NLP の役割

価格変動は市場心理の結果です。しかし、何が心理を動かすのでしょうか？情報。 自然言語処理 (NLP) を使用すると、コンピューターが人間の言語を「読んで」理解できるようになり、定性的なデータ (ニュース) が定量的なシグナル (取引エントリ) に変換されます。

見出しからアルファ版まで

「ビットコイン」に関するあらゆるツイートをリアルタイムで読み取るボットを想像してみてください。

• 単純な感情: ツイートは肯定的ですか、それとも否定的ですか?
• コンテキスト分析: 「クラッシュ」とは、価格またはサーバーの停止を指しますか?

BERT や Transformers などの NLP モデルは、これらのニュアンスを理解するようにトレーニングされています。

価格との相関関係

私たちは、大規模な降伏事件が起こる「前」に、恐怖が蔓延するニュースをよく目にします。この恐怖を定量化することで、NLP モデルは リスク管理 プロトコルにポジションを早期に手放すよう指示することができます。

主要なデータソース

1. ソーシャルメディア: Twitter/X、Reddit。
2. 金融ニュース: ブルームバーグ、ロイターの見出し。
3. 企業提出書類: SEC レポートおよび決算報告の記録。

感情の統合

TradingMaster AI では、テクニカル指標と センチメント スコア を組み合わせています。

• 高センチメント + 強気テクニカル: 高い信頼感のロング。
• センチメントの低下 + 強気のテクニカル: 潜在的な罠。

[信頼スコアの計算方法](/blog/ Understanding-confidence-scores) について詳しく読んで、NLP の実際の動作を確認してください。