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Collecte et prétraitement des informations relatives aux actions
L’étape de collecte et de prétraitement des informations relatives aux actions à l’aide de techniques d’exploration de texte est essentielle à la construction d’un modèle de prédiction du cours des actions. Les données textuelles peuvent être collectées à partir de plateformes de médias sociaux telles que Twitter, Facebook et Instagram en récupérant les messages où les utilisateurs partagent leurs opinions sur les actions, et les articles d’actualité peuvent être extraits des événements ou des nouvelles qui affectent le marché boursier.
Classer le texte lié aux actions par l’analyse des sentiments
L’étape suivante consiste à classer les données textuelles collectées en positives, négatives et neutres par l’intermédiaire de l’analyse des sentiments. L’analyse des sentiments joue un rôle important dans l’extraction des sentiments d’un texte et dans l’obtention d’informations susceptibles d’influencer le marché boursier. S’il y a beaucoup d’investisseurs ayant des opinions positives, l’action est plus susceptible d’augmenter, et s’il y a beaucoup d’investisseurs ayant des opinions négatives, l’action est plus susceptible de baisser.
Construire un modèle de prédiction du cours des actions à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique
En utilisant les données textuelles relatives à l’action classées par l’analyse des sentiments, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être appliqués pour construire un modèle de prédiction du cours des actions.
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