Multimodální analýza finančního sentimentu pro predikci finančních trhů
Poskytovatel: Grantová agentura ČR
Program: Standardní projekty
Období realizace: 01.01.25 - 31.12.27
Pracoviště:
Fakulta ekonomicko-správní - Centrum pro vědu a výzkum
Hlavní řešitel: Hájek PetrSpoluřešitelé: Novotný Josef | Munk Michal | Kebede Zeru Kifle | Asante Andrew | Krátký Martin
Popis:
Analýza finančního sentimentu je stále více považována za klíčový nástroj pro podporu rozhodování stakeholderů na finančních trzích. Předchozí přístupy k analýze finančního sentimentu se zaměřovaly především na textovou analýzu sentimentu vzhledem k množství textových finančních dat, jako jsou finanční zprávy a příspěvky na sociálních sítích. Multimodální analýza finančního sentimentu může díky začlenění více typů dat poskytnout komplexnější pochopení sentimentu jednotlivých stakeholderů a zachytit jejich neverbální signály, jako je jejich výraz obličeje nebo tón hlasu. V projektu navrhujeme zkoumat, jak může multimodální analýza finančního sentimentu přispět k predikovatelnosti vybraných finančních trhů, včetně akciových, měnových, kryptoměnových a komoditních. Za tímto účelem kombinujeme multimodální finanční sentimenty s kvantitativními finančními ukazateli v interpretovatelných predikčních modelech hlubokého učení.
Analýza finančního sentimentu je stále více považována za klíčový nástroj pro podporu rozhodování stakeholderů na finančních trzích. Předchozí přístupy k analýze finančního sentimentu se zaměřovaly především na textovou analýzu sentimentu vzhledem k množství textových finančních dat, jako jsou finanční zprávy a příspěvky na sociálních sítích. Multimodální analýza finančního sentimentu může díky začlenění více typů dat poskytnout komplexnější pochopení sentimentu jednotlivých stakeholderů a zachytit jejich neverbální signály, jako je jejich výraz obličeje nebo tón hlasu. V projektu navrhujeme zkoumat, jak může multimodální analýza finančního sentimentu přispět k predikovatelnosti vybraných finančních trhů, včetně akciových, měnových, kryptoměnových a komoditních. Za tímto účelem kombinujeme multimodální finanční sentimenty s kvantitativními finančními ukazateli v interpretovatelných predikčních modelech hlubokého učení.
