Análise de polaridades de mídias: como ela funciona para ativos financeiros?

Cada vez mais vemos o quanto as movimentações políticas e sociais podem ter grandes influências no setor financeiro. Um exemplo disso são os ativos financeiros, que sofrem variações significativas de preços baseadas também em notícias recentes divulgadas.  

Prova disso é um movimento que o Fundo Monetário Internacional (FMI) fez para analisar a influência de notícias nos preços de ativos internacionais.  

De acordo com o site Monitor Mercantil, o economista da Divisão Norte-Americana do Departamento do Hemisfério Ocidental do FMI, Damien Puy, disse que o órgão pôde comprovar os impactos dessas mídias no mercado financeiro.  

“Descobrimos que mudanças bruscas no sentimento das notícias tiveram um impacto significativo nos preços dos ativos em todo o mundo, confirmando que o tom da mídia, em geral, é uma ótima referência para o próprio sentimento do investidor.” 

Para automatizar e auxiliar esse processo de análise das notícias, a Inteligência Artificial (IA) traz uma ferramenta que lê automaticamente as fontes de notícias e traz as informações de forma mais fácil para o investidor. Na IA, ela é chamada de análise de polaridades de mídias e é baseada na análise de sentimentos.  

A diferença entre as duas análises é que a primeira identifica as polaridades de uma notícia, ou seja, se ela é positiva ou negativa. Já a segunda, analisa e classifica textos em sentimentos como alegria, raiva, medo etc.  

É interessante lembrar que por ser uma tecnologia originada do machine learning, ou aprendizado de máquina, tanto a análise de polaridades quanto a de sentimentos são feitas por processamento de linguagem natural. Nele, os algoritmos são capazes de analisar um texto e identificar palavras-chave em qualquer parte dele que sejam úteis para um processo.  

Exemplos da análise de polaridade de mídias

Na prática, a análise de polaridade de mídia funciona assim: ao invés de ter que ler informações de cada uma das empresas de recomendação, o investidor pode recebê-las na palma da mão em um só lugar. 

Mas não são quaisquer informações! Os dados que ele recebe são os mais pertinentes às preferências e ao perfil dele. Além disso, as informações já vêm sumarizadas e/ou quantificadas em tempo real, com a polarização definida entre positiva ou negativa.  

“Monitorar o tom das notícias em tempo real é uma maneira muito eficaz de capturar mudanças repentinas no sentimento do investidor que não seriam capturadas de outra forma; que é fundamental para a vigilância financeira.”, diz Puy.  

Vamos imaginar outra situação. Um investidor está no meio de um pregão, mas nesse momento sai o balanço patrimonial de um banco que ele pensava em investir.  

Com a análise de polaridades de mídias, a rotina do investidor fica mais fácil, porque nesse caso, ele já recebe automaticamente e em tempo real, uma informação que pode ter um impacto no investimento dele.  

Outro exemplo são os fundos imobiliários. Em um dia pode haver uma mídia negativa indicando que esse não é um momento ideal para investir em fundos imobiliários de alugueis comerciais.  

Isso é baseado, por exemplo, em uma notícia que saiu ontem ou hoje explicando que 90% das empresas vão adotar o home office até o fim do ano e estão abandonando os prédios. Ou seja, a IA foi aplicada e analisou a polaridade dessas mídias, indicando que elas são negativas para determinado ativo financeiro, que no caso, é o fundo imobiliário  

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Nesse serviço voltado e específico para o mercado financeiro, nós conseguimos entregar uma análise desses ativos, com uma indicação de positividade ou negatividade sobre eles.  

Assim, ajudamos o investidor a entender e prever o risco que ele pode ter com um ou mais investimentos. 

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