今回は、Posted: 11 Nov 2024に掲載された株ポートフォリオのセンチメント分析による株式市場予測 – 金融ニュースデータと自然言語処理を活の論文を分かりやすく解説・要約しました。
元の論文は下記の通りです。
Sentiment Analysis of Stock Portfolios Using Financial News Data and Natural Language Processing
出典元：SSRN
それでは早速見ていきましょう。
金融ニュースのセンチメント分析を用いたポートフォリオ管理の革新
この論文では、株式市場分析とポートフォリオ管理の文脈で自然言語処理（NLP）とセンチメント分析の応用について調査しました。研究では、Polygon.io APIを使用して様々な業界の事前定義された株式ポートフォリオに関連する金融ニュース記事を抽出しました。これらの記事のセンチメントは、金融テキスト用に調整された事前トレーニングされたNLPモデルであるFinBERTを使用して分析され、ニュースをポジティブ、ネガティブ、または中立のセンチメントに分類しました。
研究の主な目的は、ニュースのセンチメントに基づいて株式をランキング付けするためのセンチメント分析の実践的な応用を示すことであり、これにより将来のポートフォリオ管理での利用が可能となります。センチメントデータは、セクター、業界、個々の株式間でのセンチメントの分布を示すトレーマップを通じて可視化されます。この表現は、ポートフォリオ内でのより広範なセンチメントの景観を理解する直感的な方法を提供します。
さらに、この方法論は、未加工の金融ニュースを実用的な洞察に変換する革新的なアプローチを提供し、アルゴリズム取引や投資判断に応用可能です。現在のフレームワークはセンチメント分析と可視化に焦点を当てていますが、金融ニュースデータの利用可能な期間が限られているという制約があります。将来の研究では、より広範な歴史的データセットを組み込むことで、センチメント駆動の投資戦略のバックテストを可能にし、長期のセンチメントトレンドを分析することで、これらの戦略の効果を評価し、より堅牢なデータ駆動型のポートフォリオ管理アプローチを構築する可能性があります。
金融ニュースのデータ抽出とセンチメント分析手法
論文の一部では、ファイナンシャルニュースのデータ抽出について説明されています。Polygon.io APIを使用して、特定の株式の関連する最新ニュース記事を取得しました。各株式について、ヘッドライン、出版日、および簡単な内容の要約を収集しました。APIはPythonのrequestsライブラリを使用してクエリされ、各株式の最新のニュース記事、ヘッドライン、出版日、および内容の要約を収集しました。
また、FinBERTという金融テキスト向けの特殊なNLPモデルを使用してセンチメント分析を行いました。FinBERTはBERTモデルの変種であり、金融データで微調整されたモデルであり、金融ニュース記事やレポートで使用される固有の言語を解釈する能力があります。Polygon.io APIを介して抽出された各ニュース記事は、FinBERTによって処理され、センチメントを肯定的、否定的、または中立的に分類しました。この分類はニュース記事の内容に基づいており、モデルは分類が正しい可能性を示す信頼スコアも提供しました。
FinBERTは、テキスト入力をトークン化し、それらをマルチレイヤーのトランスフォーマーアーキテクチャに供給し、ニュース記事の全体的な感情的トーンを反映するセンチメント分類を生成することができます。FinBERTは、金融ドメイン固有のトレーニングを受けたモデルであり、一般的なNLPモデルよりも効率的で正確であるため、この研究に適しています。
センチメントデータの可視化とポートフォリオ管理への応用
論文では、資産ポートフォリオ内の株式の感情分析を可視化するためにツリーマップを使用する手法が提案されています。各株式は長方形として表現され、長方形のサイズはポートフォリオ内の価値に対応し、色は感情スコア（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を反映しています。
この手法は、Plotly Expressライブラリを使用してツリーマップを作成することから始まります。データをSector、Industry、Stockのグループ化パスで定義し、株式のサイズを決定する値を設定します。また、感情スコアに基づいて色を割り当て、ツリーマップを作成して感情分布を可視化します。
ツリーマップの結果として、セクターや業界ごとにポートフォリオ内の感情分布を理解する直感的な方法が提供され、ポジティブやネガティブな感情がどこにあるかを素早く特定することができます。この可視化手法は、ポートフォリオ分析や意思決定に役立つ有用なツールであり、感情データを使用して株式をポートフォリオ内で視覚的にランク付けし、組織する方法を示しています。
また、ツリーマップはセクターや業界ベースで株式をグループ化し、市場の感情を理解するための直感的な方法を提供し、感情ドリブンの戦略のバックテストやより強固な分析を可能にする潜在的なスケーリングの可能性を示しています。
このように、金融ニュースのセンチメント分析を用いたポートフォリオ管理手法は、将来の投資戦略や意思決定において有益なツールとして活用される可能性があります。感情データの分析と可視化を通じて、より効果的なポートフォリオの構
