Pythonでセンチメント分析の投資戦略を解説

新しいツールや発見の報告ではなく、実践的な手順の解説として書かれている。ニュースやSNSの情報が投資判断で重要だと述べたうえで、データ収集、クリーニング、テキスト処理、センチメント分類、戦略のモデリング、バックテストという6段階の流れを示す。

具体例では、yfinanceで取得した2020年1月から2023年1月までのAppleの株価データと、プレースホルダーのニュースCSVを使う。URLや特殊文字を除去して小文字化し、nltkでトークン化する。scikit-learnのNaive Bayes分類器をポジティブ・ネガティブのラベル付きセンチメントで訓練し、その精度を表示する。戦略はポジティブ予測にスコア1、ネガティブに-1を割り当て、前日のスコアに株価の日次変化率を掛けて累積リターンを計算する。

結びでは、結果がデータソースの選択、モデルの複雑さ、バックテストの設定に敏感だと指摘し、リスク管理とポートフォリオ分散を促す。インフラの詳細やさらなる統計的検証データについては著者のプロフィールを参照するよう読者に案内している。