Aktienkursanalyse mit Hilfe von Online-News

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In einem früheren Blogbeitrag habe ich eine Methode zur Aktienkursanalyse auf Basis von Online publizierten Nachrichtenbeiträgen beschrieben. Diese nützt Machine Learning Modelle, um zu einem Nachrichtenbeitrag inhaltlich ähnliche in der Vergangenheit zu suchen, und dann mittels statistischer Analysen mögliche Einflüsse der Themen auf die Kurse auf zu entdecken. Im Artikel im „Data Driven Investor“ beschreibe ich, wie mit Hilfe einiger Softwarewerkzeuge eine solche Analyse aussieht. Der Ablauf ist aber eher zeitaufwändig, und daher nicht permanent für alle veröffentlichen Nachrichten durchführbar.

Der neue Service pinalyze.com soll nun helfen, diese Arbeit zu automatisieren. „Pinalyze“ „liest“ permanent Onlinenachrichten aus Quellen, wie „Reuters“, „BBC“, „Bloomberg“ und weiteren und führt die Analysen im Minutentakt durch. Wird ein interessantes „Signal“ gefunden, so erhalten registrierte Benutzer ein Erinnerungsmail mit einem Link zu den Ergebnisse der Analyse. Diese werden in einem graphischen Dashboard aufbereitet, und mit statistischen Kennzahlen untermauert.

Auf Basis der Analyse lassen sich dann mögliche Entwicklungen der Kurse einschätzen, und damit Entscheidungen für das Portfolio treffen. Eine Beschreibung der Arbeit mit „Pinaylze“ findet sich in den beiden Artikeln:

https://medium.com/datadriveninvestor/news-history-for-stock-prediction-1bda5c51a0ff

und

https://medium.com/datadriveninvestor/a-newstrace-analysis-example-with-pinalyze-com-7272c18193f8

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