|
|
Analýza obsahu sociálních sítí týkající se českých mobilních operátorů
Pavlů, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou postojů u příspěvků ze sociálních sítí týkajících se českých mobilních operátorů. Kromě analýzy postojů se zaměřuje na vizualizací stažených a analyzovaných dat. Analýza postojů je provedena za pomocí strojového učení s učitelem. Po stažení jsou příspěvky očištěny, lemmatizovány a převedeny na vektor příznaků. Pro klasifikaci se využívá Stochastic Gradient Descent. Analyzovaná data jsou zobrazena jak ve formě diagramů, tak ve tvaru seznamu příspěvků. Systém poskytuje i automatické přiřazení kategorií příspěvkům pomocí stejného principu. Při přiřazení postojů systém dosahuje úspěšnosti okolo 75%. Při přiřazení kategorií je sice vysoká přesnost (kolem 80%), ale nízká preciznost, navrátovost a F1 score(20% - 30%). Proto se automaticky neprovádí. Přínosem systému je, dokáže automaticky sbírat data z různých zdrojů, ta analyzovat a přehledně zobrazit. Také poskytuje prostředky, jak manuálně měnit přířazené hodnocení/kategori, což při občasném zásahu uživatele povede k postupnému zlepšování charakteristik systému.
|
|
|
Everyday life
Rišiaňová, Zuzana ; Janoščík,, Václav (oponent) ; Artamonov, Vasil (vedoucí práce)
In the form of paint, I illustrate portraits of people on a tablet, taking them from their electronic appearance on social sites, and creating objects in which I install them on a clothes-hanger in the form of jackets.
|
|
|
Non-Supervised Sentiment Analysis
Karabelly, Jozef ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to present an overview of the current state of research in the non-supervised sentiment analysis and identify potential research paths. Besides, the thesis introduces a novel self-supervised pre-training objective. Extending the model trained with the introduced objective with one extra layer of neural network and training it alone shows promising results. The extended model indicates an ability to encode the abstract representation of overall sentiment, emotions and sarcasm. A custom dataset was specifically collected for the pre-training objective introduced in this thesis. Future improvements and possible research paths are proposed based on the experiments performed with the extended model.
|
|
|
Vliv pozornosti investora na trh s ropou
Topolnikova, Anna
Topolnikova, A. Vliv pozornosti investora na trh s ropou. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2023. Záměrem této bakalářské práce je zjistit vliv vybraných ukazatelů na výnosnost futures kontraktů na ropu a výnosnost akcií společností působících v oblasti těžby ropy. Teoretická část práce popisuje možnosti investování do ropy, představuje nejvýznamnější metody oceňovaní akcií a determinanty ovlivňující ceny ropy. Samostatná kapitola je věnovaná sentimentu investora. Kde jsou představené způsoby měření sentimentů a vyjádření pozornosti při pomoci vyhledávání určitého výrazu v aplikace Google Trends. Praktická část se věnuje vztahů mezi výnosnosti akcií společnosti ExxonMobile, futures kontraktů ropy WTI a dalšími vybranými ukazateli prostřednictvím korelační a regresní analýzy. Na základě získaných informace z teoretické a praktické části prací jsou formulovaná doporučení pro investory
|
|
|
Vliv sentimentu na kryptoměnové trhy
Maňoušek, David
Práce se zabývá empirickou identifikací vztahu mezi sentimentem a výnosností kryptoměn. K analýze jsou využita denní data pro pět největších kryptoměn dle tržní kapitalizace, konkrétně se jedná o bitcoin, ethereum, binance coin, ripple a cardano. Jako proměnná sentimentu do analýzy vstupuje Fear & Greed index, který představuje kvantifikovanou hodnotu tržního strachu a chamtivosti. Jako hlavní metodu práce k určení vztahu mezi sentimentem a vý-nosností kryptoměn využíváme waveletovou koherenci. Pro všechny analyzované kryptoměny platí pozitivní korelace pro investiční rámce od 4 do 32 dní, přičemž leading indikátorem je proměnná sentimentu. Pro obchodníky patřící do frakce investující do kryptoměn na dobu od 4 do 32 platí, že Fear & Greed index mohou použít jako indikátor k optimalizaci vstupu do obchodu. Pokud Fear & Greed index roste, mohou investoři očekávat nárůst výnosnosti v horizontu od 4 do 32 dní, v návaznosti na to otevřít long pozici a profitovat na tomto pohybu. Doporučení platí také s opačným znaménkem, pokud Fear & Greed index klesá, mohou investoři spekulovat na pokles výnosnosti. Pro delší investiční rámce Fear & Greed index působí jako lagging indikátor a není vhodné jej používat k predikci budoucího vývoje trhu.
|
|
|
Gamified Stock Markets, Sentiment and Volatility: Evidence from the GameStop frenzy
Tran Nguyen, Thai Nhat Phi ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Kočenda, Evžen (oponent)
Hlavním předmětem této práce je studie vlivu jednotlivých investorů na finanční trhy. Konkrétně následujeme ságu kolem akcií společnosti GameStop ze začátku roku 2021 a retailové investory, kteří se shromáždili na fóru r/wallstreetbets na sociální síti Reddit. Mezi použité nástroje patří zpracování přirozeného jazyka, vlnková analýza a vektorový model korekce chyb. Výsledky naznačují, že zejména vysoká volatilita, extrémní výkyvy v cenách či časté pokrytí zprávami lákají drobné investory. Dále se ukazuje, že sociální média tyto tendence chování ještě zesilují. Nacházíme zde důkazy, jež naznačují, že sen- timent drobných investorů je schopen predikovat krátkodobé výnosy akcií, které drobní investoři specificky zaměřují. V dlouhých horizontech nicméně dochází k obrácení vztahu mezi sentimentem a výnosy. Na závěr, zatímco v dlouhodobém horizontu je efekt senti- mentu zpráv a sociálních medií shodný, tak sentiment Redditu, na rozdíl od sentimentu zpráv, je v krátkodobém horizontu významným faktorem ovlivňujícím akcie zaměřené drobnými investory. Klasifikace JEL C55 C58, G12, G14, G41 Klíčová slova sentiment, sociální média, GameStop, Reddit, zpracování přirozeného jazyka, vlnková analýza Název práce Akciové trhy jako hra: Nálada a volatilita během GameStop horečky 1
|
|
|
News Feed Classifications to Improve Volatility Predictions
Pogodina, Ksenia ; Šopov, Boril (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Tato práce analyzuje různé metody klasifikace textu za účelem zjištění, zda-li publikované novinové články o konkrétních společnostech umožňují lepší sim ulaci a predikci volatility akcií dané společnosti. V práci zkoumáme obsah textu publikovaných novinových článků a z toho vycházející sentiment (směr a síla) za použití tří různých přístupů: supervised machine learning Naive Bayes algoritmus, lexicon-based jako zástupce lingvistického přístupu a hy bridní Naive Bayes. V rámci hybridního Naive Bayes jsou uvažována pouze slova obsažená v daném lexikonu a nikoliv celý obsah článku. Pro lexicon- based přístup používáme nezávisle dva lexikony, jeden s binárním a jeden vícetřídním hodnocením sentimentu. Sentiment v trénovacím setu pro Naive Bayes byl přiřazen autorem. Z porovnání klasifikační metod založených na machine learning dojdeme k závěru, že všechny metody dosahují podobných výsledků z nichž nejlépe vychází hybridní Naive Bayes používající vícetřídní lexikon. Výstupní kvantitativní data ve formě hodnot sentimentu jsou pak dále zahrnuta do modelování volatility pomocí GARCH. Výsledky ukazují, že informace obsažené v novinových článcích přinášejí další vysvětlující prvek do tradičního GARCH modelu a jsou schopné zlepšit odhad. Nicméně, nejsme schopni získat dost podkladů pro určení nejlepší...
|
|
| |
|
|
Google Econometrics: An Application to the Czech Republic
Platil, Lukáš ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá aplikovatelností 'Google ekonometrie' - nebo- li využitím dat o objemech vyhledávání určitých hesel jako vysvětlujících proměnných při modelování časových řad - v případě České republiky. Přínos Google dat analyzujeme za pomoci srovnání jak přesnosti 'out-of-sample' předpovědí, tak 'in-sample' kvality modelů oproti kontrolním proměnným ve třech oblastech: s využitím autoregresního modelu pro nezaměstnanost, vekto- rové autoregrese a logit modelů pro HDP a spotřebu domácností, a 'Granger causality test' pro důvěru spotřebitelů. Zlepšení předpovědí v případě nezaměstnanosti je mírné, ale statisticky signifikantní; index důvěry založený na Google datech prokazuje vzájemnou provázanost s oficiálním indikátorem sentimentu, a zároveň přináší kvalitnější předpovědi pro spotřebu domácností i lepší 'in-sample' kvalitu logit modelů ve srovnání s kontrolními proměnnými; jeho přínos při modelování HDP je jen průměrný. Celkově výsledky naznačují, že 'Google ekonometrii' je možné aplikovat i na Českou republiku, a to i přesto, že po většinu analyzovaného období byla míra penetrace internetu i popularita vyhledávače Google menší ve srovnání s rozvinutými ekonomikami, na kterých byly tyto metody obvykle testovány. V budoucnosti tak mohou být Google data využívána spolu s dalšími...
|
|
|
Vliv sentimentu na institucionální investory
Vašíčková, Veronika
Bakalářská práce se zaměřuje na identifikaci vlivu sentimentu, obsaženého ve fi-nančních zprávách, na institucionální investory a doporučení o využití sentimentu jako determinantu cen individuálních akciových titulů. V empirické části práce je použit Jensenův model časových řad rozšířený o proměnnou sentimentu. Pro zkoumání cíle práce jsou zvoleny velké a malé akciové tituly obchodované na amerických burzách, u nichž vlastnictví institucionálními investory je vyšší než 80 %. Výsledky vlivu sentimentu na ceny těchto akcií jsou interpretovány v závěru práce.
|
host ::
RSS.