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Aperçu
Découvrez l'Analyse d'Investissement Basée sur le Sentiment menée correctement. Exploitez la puissance des techniques de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour exploiter le Sentiment pour l'Analyse Financière / l'Analyse d'Investissement (avec Python), tout en validant rigoureusement votre hypothèse.
Programme
- Introduction à l'analyse des investissements
- Bases du traitement du langage naturel
- Fondamentaux de l'analyse de sentiment
- Python pour le NLP
- Construire des modèles d'analyse de sentiment
- Application de l'analyse de sentiment aux données financières
- Validation des hypothèses d'investissement avec le sentiment
- Techniques avancées de NLP en finance
- Mise en œuvre d'une stratégie d'investissement basée sur le sentiment de bout en bout
- Considérations et limitations éthiques
- Projet final
Aperçu des marchés financiers et des instruments
Techniques traditionnelles d'analyse des investissements
Comprendre le NLP et ses applications
Techniques clés de NLP : Tokenisation, Lemmatisation, Étiquetage des catégories grammaticales
Introduction à l'analyse de sentiment
Indicateurs de sentiment et leur impact sur les marchés
Configurer Python pour le NLP
Bibliothèques essentielles de Python : NLTK, spaCy, TextBlob
Prétraitement des données textuelles
Techniques d'extraction de caractéristiques
Construire et évaluer des modèles de sentiment
Extraction du sentiment financier à partir des actualités et des réseaux sociaux
Étude de cas : Analyse de sentiment sur les titres du marché
Backtesting des stratégies en utilisant les scores de sentiment
Méthodes de validation statistique
Reconnaissance des entités nommées pour les entités financières
Modélisation de sujets pour des insights financiers
Combiner les techniques de NLP pour les décisions d'investissement
Gestion de portefeuille avec les données de sentiment
Biais et équité dans les modèles de sentiment
Comprendre et atténuer les risques
Développement d'un rapport complet d'analyse d'investissement basé sur le sentiment
Enseigné par
Fervent #LearnWithDistinction and Support from Fervent
Sujets
Science des données