- AdminCP
- #1
Sentiment analizi, bir metin ya da veri setinin genel "duygusal tonunu" belirler. Bu analiz:
Kur, hisse senedi veya kripto para gibi yatırım ürünlerinde sentiment analizi, yatırımcıların duygularını ölçerek piyasa yönü hakkında fikir üretmeye yarar.
Yatırımcılar bu yorumların genel dağılımına göre:
- Sosyal medya paylaşımları
- Finansal haberler
- Yatırımcı yorumları
- Forum yazıları
- Müşteri geri bildirimleri
Finansal Sentiment Analizi
Kur, hisse senedi veya kripto para gibi yatırım ürünlerinde sentiment analizi, yatırımcıların duygularını ölçerek piyasa yönü hakkında fikir üretmeye yarar.
Örnek:
Kod:
"USD/TRY rekor kırdı, yatırımcılar panik içinde!" → Negatif sentiment
"Merkez Bankası faiz artışı yaptı, piyasa rahatladı." → Pozitif sentiment- Aşırı alım/satım sinyalleri,
- Piyasa stresi,
- Balon riski
gibi durumları değerlendirebilir.
Kullanılan Teknikler
| Yöntem | Açıklama |
|---|---|
| Sözlük Tabanlı Yöntem | Kelimeler bir duygu sözlüğüyle karşılaştırılır. (örnek: "güçlü", "tehlikeli") |
| Makine Öğrenmesi | Etiketlenmiş veri ile model eğitilir. Yeni metinleri sınıflandırır. |
| Derin Öğrenme (LSTM, BERT) | Karmaşık cümle yapılarını ve bağlamları daha iyi anlamak için kullanılır. |
| Haber & Sosyal Medya Tarama | Twitter, Reddit, Bloomberg, Investing gibi kaynaklardan veri toplanır. |
Kullanım Alanları
| Sektör | Uygulama |
|---|---|
| Finans | Yatırım kararlarında yatırımcı hissiyatı ölçümü (örneğin "fear & greed index") |
| Pazarlama | Marka algısı takibi |
| Siyaset | Adaylar hakkındaki kamuoyu analizi |
| Müşteri Hizmetleri | Şikayet ve memnuniyet ölçümü |
| Kripto Para | Topluluk içi hype ve korku analizi |
Avantajları
- Büyük veri setlerinden hızlı duygu çıkarımı sağlar.
- Piyasa psikolojisi anlaşılır.
- Algoritmik trading stratejilerine entegre edilebilir.
Sınırlamaları
- İroni ve sarkazm gibi ince anlamları ayırt etmek zordur.
- Çok dilli içeriklerde doğruluk düşebilir.
- Duygu analizi, tek başına yatırım kararı için yeterli değildir; teknik ve temel analizle birlikte kullanılmalıdır.