UBS、センチメント戦略の新形態として「ナラティブ・アルファ」を採用
NLPエンジンは、単語数を数える代わりに、ストーリーがどのように広がっていくかを追跡します。
文脈のないデータは一般的にノイズと表現され、システマティックな投資においてはミスや誤解、意思決定の誤りを招きかねません。
しかし、自然言語処理(NLP)ロボットの軍隊は、株式の肯定的または否定的なセンチメントを示す重要な用語をニュース記事から探し出すため、コンテキストはほとんど無視されてきました。
新しいモデルが金融市場全体の行動の原動力となっている物語を測定しようとするにつれ、この状況は変わりつつあります。
「個々の言葉が重要なのではありません。と語るのは、最初のナラティブベースのNLP戦略のひとつでUBSと提携したデータリサーチ会社、セカンド・ファウンデーション・パートナーズの最高経営責任者、ベン・ハント氏。
「良い言葉や意地悪な言葉、それ自体はあまり良いシグナルではありませんが、文脈や、私たちが株式や市場について語る持続的なストーリーについて考えると
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