Using text analysis for evaluating the behaviour of rates of return from the WIG20 index

Celem artykułu jest wskazanie możliwości wykorzystania analizy tekstu do badań nad dynamiką polskiego rynku kapitałowego. W pierwszej części artykułu opisano zmiany, jakie w ostatnich latach nastąpiły na rynku danych, oraz ich wpływ na dyskontowanie informacji przez inwestorów giełdowych. U podstaw teoretycznych rozważań leży klasyczna hipoteza efektywności informacyjnej oraz paradygmat finansów behawioralnych. W drugiej części artykułu przedstawiono wyniki badania, którego celem było zbudowanie algorytmu umożliwiającego przewidywanie stóp zwrotu indeksu WIG20 na podstawie danych tekstowych. Próba badawcza składa się z 901 artykułów czasopisma Parkiet, które zawierały w tytułach sformułowanie „WIG20”, oraz 748 dziennych stóp zwrotu. Badanie przeprowadzono z wykorzystaniem algorytmów przetwarzania języka naturalnego oraz drzew decyzyjnych. Wskazano model, którego wskaźniki precyzji i dokładności przekraczały 50%.