金融中的人工智能

第7章　感知市场情绪，在卖方进行算法营销

在第6章中，我们学习了投资组合管理。我们还学习了一些投资组合管理技术，例如用于构建投资组合的马科维茨的均值-方差组合模型和特雷诺·布莱克模型。另外我们学习了如何预测证券的走势。所以，第6章的内容是基于市场的买方的，它描述了投资经理或资产经理的行为。

在本章中，我们将研究市场的卖方。我们将了解投资经理所对应的一方的行为。卖方是指证券公司/投资银行及其主要业务部门，其业务涉及销售、交易和研究。销售是指对证券进行营销，以告知投资者有可供出售的证券。交易是指投资者用来买卖证券的服务。研究是为帮助投资者评估证券而进行的。作为以客户为中心的银行，其关键职能之一是感知最终投资者的需求和情绪，并根据这些信息做出正确的决策。我们将通过介绍一些概念和技巧来开始本章，并将通过一个例子来说明如何感知投资者的需求。我们还将通过另一个例子来分析年报并从中提取信息。

本章将讨论以下主题。

● 理解情绪分析。

● 利用情绪分析感知市场需求。

● 基于Neo4j的关系网络构建与分析。

7.1　理解情绪分析

情绪分析（更多情况下叫情感分析，但是本书为了匹配市场情绪这个主题，统一叫情绪分析）是一种对上下文信息进行文本挖掘的技术。情绪分析从原材料中识别并提取上下文信息，其可以帮助企业了解人们对它们的产品、证券或资产的看法（情绪）。将人工智能的先进技术用于文本分析领域的深入研究是非常有效的。根据以下概念对交易进行分类是非常重要的。

● 买卖双方关心的证券方面的问题。

● 客户对证券的意向和反应。

情绪分析被认为是极常用的文本分析和分类工具。情绪分析接收传入的消息或交易，并根据与该交易相关联的情绪是积极的、消极的还是中性的来对其进行分类。通过使用情绪分析，我们可以输入一句话，并了解这句话背后的情绪。 ...