Análisis de Inversiones con Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

Resumen

Di hola al Análisis de Inversión Basado en Sentimientos hecho correctamente. Aprovecha el poder de las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para explotar el Sentimiento en el Análisis Financiero / Análisis de Inversión (con Python), mientras validas rigurosamente tu hipótesis.

Programa de estudio

• Introducción al Análisis de Inversiones
Panorama de los Mercados Financieros e Instrumentos
Técnicas Tradicionales de Análisis de Inversiones
• Fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural
Comprender el PLN y sus Aplicaciones
Técnicas Clave de PLN: Tokenización, Lematización, Etiquetado POS
• Fundamentos del Análisis de Sentimientos
Introducción al Análisis de Sentimientos
Indicadores de Sentimiento y su Impacto en los Mercados
• Python para PLN
Configuración de Python para PLN
Bibliotecas Esenciales de Python: NLTK, spaCy, TextBlob
• Construcción de Modelos de Análisis de Sentimientos
Preprocesamiento de Datos Textuales
Técnicas de Extracción de Características
Construcción y Evaluación de Modelos de Sentimiento
• Aplicación del Análisis de Sentimientos a Datos Financieros
Extracción de Sentimiento Financiero de Noticias y Redes Sociales
Estudio de Caso: Análisis de Sentimientos en Titulares de Mercado
• Validación de Hipótesis de Inversión con Sentimientos
Estrategias de Simulación Escritural utilizando Puntuaciones de Sentimiento
Métodos de Validación Estadística
• Técnicas Avanzadas de PLN en Finanzas
Reconocimiento de Entidades Nombradas para Entidades Financieras
Modelado de Temas para Información Financiera
• Implementación de una Estrategia de Inversión Basada en Sentimientos de Principio a Fin
Combinando Técnicas de PLN para Decisiones de Inversión
Gestión de Carteras con Datos de Sentimiento
• Consideraciones y Limitaciones Éticas
Sesgo y Equidad en Modelos de Sentimiento
Comprender y Mitigar Riesgos
• Proyecto Final
Desarrollo de un Informe Integral de Análisis de Inversión Basado en Sentimientos

---

Enseñado por

Fervent #LearnWithDistinction and Support from Fervent

---

Asignaturas

Ciencia de Datos