金融市場的情感分析應用

理解情感分析

情感分析，也稱為意見挖掘，指的是利用自然語言處理、文本分析和計算語言學來識別和提取來源材料中的主觀資訊。深入技術層面，你可能會好奇情感分析究竟是如何運作的？這項技術背後的工具是什麼？答案是情感分析API。

簡單來說，每個詞語根據其正面或負面的程度賦予一個得分。情感分析API通過計算每個詞語的演算法得分，並返回給定文本的綜合得分。

在金融領域中，情感分析API最常見的應用是對金融新聞進行分析，特別是用來預測股票市場的行為和可能的趨勢。除了傳統的技術分析工具如隨機指標和布林帶，情感分析因其能夠結合基本面分析和技術分析而受到了大量關注。

在實際操作中，財經市場分析師依據新聞中的意見和事件來預測股市。同樣地，情感分析API也使電腦能做相同的工作。此外，利用先進的計算語言學和機器學習技術，意見挖掘任務比人工分析更為高效，能在幾秒鐘內掃描多個新聞頻道的大量文本。

一個簡單的真實應用例子是，情感分析API通過為詞語指派正面、負面或中性的情感值來分析文本。例如，像“好”、“利益”、“正面”和“增長”等詞語都被標記為正面得分，而“風險”、“下跌”、“破產”和“損失”等詞語則被標記為負面得分。

以下圖表展示了情感分析在金融世界中的應用流程。

圖表出處：Juana、Rafael、Francisco，《基於語義的金融新聞情感分析》，第862卷

其他替代情感分析的方法包括“語義分析”和“文本分析”。看似相似，但實則有區別。文本分析處理的是理解結構化文件中詞語的整體意義，基於語法用法，而語義分析則涉及文本的意義，深入探討詞語之間的上下文關係。

企業常常會同時使用這些API，以更深入地了解文本內容。

應用情感分析的可能性是無限的。首先，你可以學習如何建立自己的情感分析應用。一家公司創建了一個用於衡量新聞情感對股票價格影響的應用，它能回應有關股票價格和新聞情感相關性的查詢。

在社交媒體意見挖掘方面，情感分析已被廣泛運用，特別是在服務行業中，客戶的反饋至關重要。最近幾年，在金融領域中情感分析也變得越來越受歡迎，用於分析具有影響力的金融分析師和決策者的推文。

看來，情感分析的使用還有許多潛力等待被發掘。我們拭目以待下一個突破會是什麼！