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Sentiment-Analyse

Auswertung von Textdaten zur Stimmungsmessung am Markt.

Sentiment-Analyse nutzt NLP, um aus Nachrichten, Social Media, Earnings Calls, Twitter/X-Posts oder Reddit-Diskussionen die Stimmung gegenüber einer Aktie/Asset zu extrahieren — typisch als Score zwischen −1 und +1.

Moderne Systeme nutzen Transformer (BERT, FinBERT, GPT-Modelle). Edge-Quelle: Geschwindigkeit (vor manuellen Tradern reagieren) oder Aggregation großer Volumina. Risiko: Sarkasmus, Bots, Pump-and-Dump-Manipulation. Sentiment ist nie ein Signal allein, sondern ein Feature in größeren Modellen.

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