توضیحاتی در زمینه تحلیل احساسات در ترید

تصور تعداد زیادی از تریدرها این است که تنها دو نوع تحلیل فاندامنتال و تکنیکال در بازارهای مالی وجود دارد . ولی باید گفت نوع دیگری از تحلیل یعنی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) نیز وجود دارد . کاربرد این تحلیل علاوه بر ترید در تعداد زیادی از حوزه‌های دیگر نیز حائز اهمیت است . در این مقاله تصمیم داریم که تحلیل احساسات  را مورد بررسی قرار دهیم .

توضیحاتی پیرامون تحلیل احساسات 

تحلیل احساسات به پروسه‌ای گفته می شود که مجموع احساسات خنثی ، مثبت ، منفی که در یک متن، جمله یا عبارت هستند ، مشخص می شود تا این امکان وجود داشته باشد با مورد بررسی قرار دادن احساسات ، در خصوص آینده پیش‌بینی نمود .

در بازارهای مالی ترس، نگرانی ، طمع و … خیلی زیاد است و دقیقا می توان گفت این احساسات روند بازار را تعیین می کند . در صورتی که اکثر مردم در خصوص بازارهای مالی در مورد یک دارایی احساسات مثبت داشته باشند می توان صبر کرد تا قیمت افزایش پیدا کند و در صورت داشتن احساسات منفی ، امکان کاهش قیمت وجود دارد .

علاوه بر این ، باید گفت خبرهایی که از سوی رسانه ها منتشر می شود نیز می تواند در روند بازار تاثیرگذار باشد . قطعا در صورتی که یک خبر بد در زمینه‌ی ارزهای دیجیتال یا سهام ها انتشار یابد موجب ریزش می شود و برعکس در صورت انتشار خبر خوب ، قیمت ها افزایش پیدا می کند .

بدین ترتیب تحلیل احساسات اینگونه است که از داده‌های متنی احساسات مثبت ، منفی یا خنثی را تشخیص دهد تا شخصی که تحلیل می کند امکان تصمیم‌گیری درست در مورد آینده را داشته باشد .

جالب است بدانید که بازار مالی جزو یکی از چندین حوزه‌ محسوب می شود که در آن تحلیل احساسات استفاده می شود . تمامی فعالان از جمله محققان و دانشمندان ، تحلیل‌گران محصول ، توسعه‌دهندگان تحلیل احساسات را در حیطه‌ی تخصصی خود به کار می گیرند تا قادر به تصمیم‌گیری بهتر و‌مناسب تری برای کارشان باشند .

چگونه می توان تحلیل احساسات را انجام داد ؟

این امکان وجود دارد که تحلیل احساسات را به شکل دستی و با گردآوری اطلاعات مکتوب به انجام رساند ، به طور مثال زمانی که تحلیل‌گر با جمله “بیت کوین آماده رشد می گردد” مواجه می شود ‌، از نظر او این جمله مثبتی می باشد .

ولی به دلیل زیاد بودن داده‌ها، اغلب تحلیل احساسات به طور خودکار و به وسیله‌ی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در برنامه‌نویسی صورت می گیرد .

به طور مثال ، هنگامی نوشتن یک برنامه کامپیوتری صورت می گیرد که برنامه‌نویس در آن تعیین می نماید : در صورت مشاهده‌ی کلمه “بیت کوین” ، “آمازون” و “پذیرفته شدن” در یک متن ، باید آن خبر یا متن را به عنوان یک خبر مثبت مدنظر قرار دهید .

گردآوری متون اغلب به وسیله‌ی شبکه‌های اجتماعی (مانند توییتر و گروه‌های تلگرامی) و رسانه‌های خبری صورت می گیرند .

به طور مثال در صورت به کارگیری برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مرتبط با توییتر، امکان گردآوری توییت‌هایی که کلید واژه “بیت کوین” را دارند وجود دارد .

بعد از آن با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا با یک الگوریتم معمولی که فرهنگ لغت دارند ، مثبت، منفی یا خنثی بودن داده‌ها معلوم می‌گردد و تحلیل‌گر قادر است با کمک آن داده ها در خصوص آینده تصمیم گیری کند .

در شیوه‌های که پیشرفته‌تر است امتیازهای ویژه‌ای به هر داده اعطا می گردد و به طور مثال ، مقایسه‌ی داده‌هایی که در هر روز وجود دارد را با روند قیمت همان روز انجام می دهند تا امکان دستیابی به یک الگوی جامع را داشته باشند .

در برخی مواقع ، تحلیل‌گران ارتباط هایی را بین الگوریتم‌های تحلیل احساسات خود و ربات‌های‌ تریدر برقرار می‌نمایند تا اگر خبر یا احساسات مثبت ، منفی دیدند بلافاصله بتوانند سفارش خرید یا فروش در بازار را به ثبت برسانند .

جمع‌بندی

علاوه بر اینکه تحلیل تکنیکال و فاندامنتال بسیار حائز اهمیت است باید توجه داشت که تحلیل احساسات نیز جهت مشخص کردن روند آینده قیمت‌ها در بازارهای مالی بسیار کاربردی است و مورد استفاده قرار می گیرد . البته باید گفت که این نوع تحلیل در حیطه های دیگر نیز دارای کاربرد بسیاری است .

معمولا تحلیل احساسات با کمک برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین صورت می گیرند . در این گونه تحلیل ، تحلیل‌گر اقدام به گردآوری میزان بسیاری داده از رسانه‌ها و شبکه‌های اجتماعی می نماید و بعد می تواند مثبت ، منفی یا خنثی بودن هر یک از داده را تعیین نماید و اینگونه راحت تر می تواند تصمیم بگیرد که اقدامات بعدی را چگونه انجام دهد .

طبقه بندی این جملات و عبارات در سه دسته‌ی مثبت، منفی و خنثی صورت می گیرد .

به طور مثال تصور کنید یک تحلیل‌گر بازار تصمیم می گیرد اطلاعاتی در خصوص احساساتی که افراد درباره یک دارایی (مانند بیت کوین) دارند به دست آورد .

او از یک برنامه گرد‌آوری داده ، اقدام به گردآوری ۱ میلیون متن که در آن کلمه بیت کوین وجود دارد از سراسر اینترنت می کند .

سپس می بایست اقدام به طبقه بندی این ۱ میلیون متن در سه دسته‌ی مثبت ، منفی و خنثی نماید تا امکان حدس زدن احساسات افراد را داشته باشد . به دلیل اینکه او نمی تواند ۱ میلیون متن را بخواند ، از برنامه‌نویسی ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که زیرمجموعه‌ی هوش مصنوعی به حساب می آید ، استفاده می کند .

تصور نمایید ۵ جمله‌ای که در زیر مشاهده می کنید ، نمونه‌هایی از داده‌های کاربر به حساب می آیند :

• ۱. بیت کوین دیگر رشدی پیش رو ندارد و نزدیک است که ریزش کند . (منفی)
• ۲. قیمت بیت کوین تا چند ماه آینده انفجاری می گردد . (مثبت)
• ۳. من بیت کوین خریداری کردم . (مثبت)
• ۴. به نظر شما آیا الان بیت کوین خریداری کنم ؟ (خنثی)
• ۵. آمازون اقدام به ممنوع کردن تبلیغات بیت کوین کرده است . (منفی)

اغلب تحلیل‌گران با به کارگیری زبان‌های برنامه‌نویسی به ویژه پایتون ، API‌های گردآوری داده و مدل‌ها و الگوریتم‌های آماده ، احساسات را تحلیل می کنند .

در بازارهای رمزارزها ، تحلیل احساسات به چه صورت انجام‌ می شود ؟

به منظور انجام تحلیل احساسات در بازارهای مالی ، تحلیل‌گران نخست می بایست با کمک چند کلید واژه خاص که با بازار (مانند بیت کوین) مرتبط هستند ، اقدام به گردآوری داده می نمایند . این داده‌ها به شکل متن می باشند .