AI analyseert financieel marktnieuws

AI-modellen bepalen of een nieuwsitem positief, negatief of neutraal van toon is ten opzichte van een bedrijf of markt door woordgebruik en context te analyseren. Bijvoorbeeld, "Bedrijf X rapporteert recordwinsten" wordt als positief gemarkeerd, terwijl "Bedrijf Y wordt onderzocht wegens fraude" negatief is.

FinBERT is een populaire aanpak – een versie van Google's BERT-taalmodel specifiek getraind op financiële teksten voor sentimentclassificatie. Deze modellen zijn getraind op historische financiële nieuwsberichten die zijn gelabeld op basis van hun effect op aandelenkoersen.

BloombergGPT, een domeinspecifiek groot taalmodel, is expliciet getraind om sentimentanalyse van financieel nieuws te verbeteren (evenals named entity recognition en nieuwsclassificatie). Door de emotionele toon van de markt te meten, biedt AI een kwantitatieve grip op kwalitatief nieuws.

Financieel nieuws zit vol eigen namen – bedrijfsnamen, personen, producten, locaties, enzovoort. AI-systemen gebruiken NLP om entiteiten te identificeren en te taggen die in nieuwsartikelen worden genoemd. Als een nieuwsbericht zegt "Apple presenteerde een nieuwe iPhone in China", tagt AI "Apple" als bedrijf, "iPhone" als product en "China" als locatie.

Geavanceerde platforms zoals RavenPack beschikken over enorme finance-specifieke woordenboeken – de algoritmes van RavenPack kunnen meer dan 12 miljoen unieke entiteiten herkennen, waaronder beursgenoteerde en private bedrijven, leidinggevenden, insiders en specifieke producten of valuta’s.

Naast het taggen van namen classificeert AI ook waar het nieuws over gaat (het onderwerp of type gebeurtenis). Is het een winstrapport, fusieaankondiging, regelgevingskwestie of economische indicator? De taxonomie van RavenPack omvat meer dan 7.000 gebeurteniscategorieën om nieuws te categoriseren.

Niet al het nieuws is gelijk – sommige artikelen herhalen oude informatie, terwijl andere nieuw terrein betreden. AI-tools beoordelen nieuwheid (hoe nieuw of uniek een stuk is) en relevantie (hoe direct het impact heeft op een bepaald bedrijf of markt).

Bijvoorbeeld, een klein nieuwsblog dat Apple slechts terloops noemt, krijgt een lage relevantiescore, terwijl een SEC-onderzoek naar de financiën van Apple zeer hoog scoort. RavenPack biedt relevantiescores en nieuwheidstracking voor elke gedetecteerde entiteit/gebeurtenis in een verhaal, samen met een "impact"-score.

Nieuwheidsdetectie gebeurt vaak door tekst te vergelijken met recent nieuws om te zien of het bekende informatie herhaalt. Dit is cruciaal in snel bewegende markten waar tientallen media dezelfde Reuters-scoop kunnen herhalen – AI kan de eerste vermelding als nieuw markeren en de rest minder belangrijk maken.

Geavanceerde AI stopt niet bij losse nieuwsartikelen – het kan macrothema’s en trends identificeren over duizenden stukken. LSEG MarketPsych Analytics groepeert nieuws in meer dan 200 economische en gedragsmatige thema’s (zoals "handelsconflict", "inflatie", "cybersecurity", enzovoort).

AI classificeert elk nieuwsitem in deze thema’s en scoort het sentiment per thema. Dit stelt beleggers in staat om het sentiment rond thema’s in de tijd te volgen (bijv. verbetert of verslechtert het sentiment rond "elektrische voertuigen" dit kwartaal?). Bloomberg’s Terminal biedt een functie "Key News Themes" die AI gebruikt om nieuws per thema te clusteren.

Door thematische inzichten naar voren te brengen, helpt AI verbanden te leggen. Als het nieuws van veel bedrijven allemaal betrekking heeft op bijvoorbeeld verstoring van toeleveringsketens, kan een belegger een opkomende risicofactor in de markt detecteren. AI leest als het ware tussen de regels en spot patronen over artikelen heen die een mens bij geïsoleerd lezen zou missen.

Een groeiende toepassing van AI is het samenvatten van lange of complexe nieuwsberichten tot behapbare vorm. Generatieve AI-modellen (zoals GPT-4 en BloombergGPT) kunnen beknopte samenvattingen of opsommingstekens van een nieuwsartikel produceren, waarbij ze de belangrijkste feiten behouden.

Bloomberg lanceerde recent AI-gestuurde nieuws-samenvattingen op zijn Terminal: voor elk Bloomberg News-verhaal genereert de AI drie kernpunten bovenaan het artikel. Deze samenvattingen worden door Bloomberg-experts gecontroleerd op nauwkeurigheid, zodat drukbezette handelaren de essentie van een verhaal in één oogopslag kunnen begrijpen.

Een gamechanger… heldere, beknopte inzichten die me snel complexe verhalen laten doorgronden.

— Senior handelaar, Bloomberg Terminal gebruiker

Naast samenvattingen kan AI vragen over nieuws beantwoorden (Q&A). Stel je vraagt: "Wat zei de voorzitter van de Fed vandaag over inflatie?", dan kan een AI-systeem het antwoord uit een nieuwsverslag halen. Sommige platforms laten gebruikers nu via chat met het nieuws interacteren, vervolgvragen stellen om dieper te graven, als een intuïtieve manier om informatie te analyseren.

Waarschijnlijk waren kwantitatieve en algoritmische handelsfirma’s de eerste gebruikers van AI-nieuwsanalyse. Deze firma’s integreren nieuwsafgeleide signalen in hun handelsmodellen om een voorsprong te krijgen. Het zegt veel dat meer dan 70% van de best presterende kwantitatieve hedgefondsen RavenPack News Analytics gebruikt voor alpha-generatie en risicobeheer.

Voor deze fondsen kunnen door AI geleverde data zoals sentimentscores, buzz-metrics en gebeurtenisdetecties dienen als handelssignalen. Een algoritme kan long gaan op aandelen met zeer positief nieuws en short op aandelen met zeer negatief sentiment (een strategie die wordt bevestigd door backtests die een prestatieverschil tonen tussen hoge en lage sentimentscores).

High-frequency trading firma’s gebruiken AI ook om nieuwsfeeds algoritmisch te analyseren – als een marktbewegende kop verschijnt (bijvoorbeeld een verrassing van een centrale bank), kan hun AI direct trades activeren, vaak volledig geautomatiseerd. Dit maakt markten extreem reactief op nieuws, wat bijdraagt aan scherpe bewegingen bij onverwachte informatie.

Naast snelle handel ondersteunt AI-nieuwsanalyse ook langetermijnbeleggers zoals vermogensbeheerders, beleggingsfondsen en financieel adviseurs. Sentiment- en nieuwstrenddata bieden een extra laag inzicht bovenop fundamentele analyse.

Een aandelenportefeuillebeheerder kan de sentimentscore van elk aandeel in de portefeuille monitoren; een plotselinge daling kan aanleiding zijn om te onderzoeken welk negatief nieuws is verschenen en of dit op een fundamenteel probleem wijst. Evenzo kan AI opkomende thema’s signaleren die de portefeuillestrategie beïnvloeden – bijvoorbeeld als "cybersecurity" steeds vaker genoemd wordt in verband met diverse tech-aandelen, kan dat wijzen op een groeiend risico (of kans) om rekening mee te houden.

Thematische waarschuwingen maken proactief herbalanceren mogelijk: als AI ziet dat de retoriek rond handelsconflicten toeneemt en mogelijke "winnaars" en "verliezers" binnen dat thema identificeert, kan een beheerder de portefeuille daarop afstemmen. AI helpt onderzoekers ook om informatieblinde vlekken te vermijden door zoveel bronnen te dekken – het kan analisten attenderen op nieuws in obscure publicaties of vreemde talen die ze anders gemist zouden hebben.

Sommige platforms (zoals AlphaSense) integreren zelfs brokeronderzoek en SEC-documenten naast nieuws, waarbij AI analisten in staat stelt om alle tekstuele data over een bedrijf te doorzoeken. Een onderzoeker omschreef het gebruik van ChatGPT-achtige AI als het repliceren van "veel van de workflows die ik vroeger deed" bij een investeringsbank, van het samenvatten van financiële gegevens tot het scannen van nieuws op rode vlaggen.

In financiën gaat het niet alleen om kansen vinden – ook om het beheersen van risico’s en naleving van regels. AI-nieuwsanalyse is een zegen voor risicomanagers en compliance-teams. Het kan als een vroegwaarschuwingssysteem dienen voor diverse risico’s: negatieve nieuwsberichten over een tegenpartij detecteren, tekenen van corporate governance-problemen signaleren, of geopolitieke ontwikkelingen monitoren die markten kunnen beïnvloeden.

Als een bedrijf plotseling in het nieuws komt door een schandaal of rechtszaak, kan AI dit direct signaleren zodat risicomanagers hun blootstellingen kunnen aanpassen. Compliance-afdelingen gebruiken AI ook om nieuws te monitoren op tekenen van marktmisbruik of handel met voorkennis. Beurzen en toezichthouders hebben zelfs AI ingezet om social media en nieuws te scannen op aanwijzingen van marktmanipulatie of fraude.

Anomalieën – zoals een plotselinge toename van positieve berichten over een dun verhandeld aandeel – kunnen door AI worden gedetecteerd en onderzocht op mogelijke pump-and-dump-schema’s. De realtime, uitgebreide surveillance die AI mogelijk maakt, helpt de marktintegriteit te waarborgen.

Bovendien helpt AI compliance-officieren door nieuws op een dashboard te consolideren, zodat zij snel due diligence-controles kunnen uitvoeren op klanten of investeringen ("Know Your Customer" en anti-witwascontroles) door snel nadelig nieuws over een persoon of entiteit te vinden. Zo helpt AI niet alleen geld te verdienen, maar ook financiële instellingen te beschermen tegen risico’s en wanpraktijken.

AI-nieuwsanalyse is niet beperkt tot de elite van Wall Street. Het sijpelt steeds meer door naar particuliere beleggers en financieel adviseurs die gewone klanten bedienen. Nieuwe robo-adviesapps en handelsplatformen integreren AI om nieuwsgestuurde inzichten aan gebruikers te bieden.

Sommige handelsapps hebben nu ingebouwde nieuws-sentimentindicatoren of AI-gegenereerde samenvattingen van waarom een aandeel beweegt. Dankzij AI kunnen zelfs particuliere beleggers nu analyses raadplegen die vroeger alleen beschikbaar waren voor grote banken of institutionele beleggers.

Een recent Reuters-rapport meldde dat 13% van de particuliere beleggers al AI-tools zoals ChatGPT heeft gebruikt voor aandelenonderzoek of aanbevelingen, en ongeveer de helft staat er open voor. Deze democratisering betekent dat een gemiddelde persoon een chatbot kan vragen: "Wat is de vooruitblik voor Bedrijf Z gezien het laatste nieuws?" en een coherent antwoord krijgt dat recente ontwikkelingen samenvat.

Startups bieden ook AI-gecurateerde nieuwsfeeds aan die zijn afgestemd op de portefeuille of interesses van een belegger, vaak met verklarende highlights. Bijvoorbeeld, StockPulse levert klanten (waaronder sommige brokers) AI-gegenereerde dagelijkse samenvattingen en sentimentanalyses voor aandelen, geïntegreerd in klantrapporten ter ondersteuning van weloverwogen beslissingen.

Financieel adviseurs die klantportefeuilles beheren, gebruiken AI-nieuwsanalyse om geïnformeerd te blijven en beter met klanten te communiceren. Een adviseur kan vertrouwen op een AI-dashboard voor een snelle update: "Het sentiment van het nieuws deze week voor uw beleggingen was overwegend positief, behalve voor één aandeel dat negatieve publiciteit kreeg."

Dergelijke inzichten kunnen worden omgezet in klantvriendelijke uitleg, ondersteund door AI-gegenereerde grafieken of visuals. LSEG’s MarketPsych maakt bijvoorbeeld intuïtieve visuals mogelijk zoals sentiment-prijsgrafieken en heatmaps van thematische blootstelling, waardoor complexe NLP-uitkomsten begrijpelijk worden voor eindbeleggers.

Dit verbetert de klantervaring – adviseurs kunnen proactief uitleggen hoe de "nieuwsstemming" rond een sector de prestaties kan beïnvloeden en zo klanten informeren. Bovendien profiteren adviseurs zelf van AI die hen op de hoogte houdt van macro-nieuws. Bij plotselinge geopolitieke gebeurtenissen of beleidswijzigingen zorgen AI-waarschuwingen ervoor dat adviseurs snel contact kunnen opnemen met klanten en perspectief kunnen bieden over de impact op hun beleggingen.

AI kan inzichten aanreiken, maar menselijke expertise is nodig om die te interpreteren en erop te acteren. Als AI een verhaal als negatief markeert, zal een slimme analist het stuk toch lezen om nuance en context te begrijpen. AI kan sarcasme of dubbele betekenissen missen, of de toon verkeerd inschatten als bijvoorbeeld een "recordwinst" eigenlijk een eenmalige boekhoudkundige meevaller betreft.

AI-systemen zijn zo goed als de data waarop ze getraind zijn. Vooringenomenheid in nieuwsbronnen (of social media-ruis) kan zich vertalen in AI-uitkomsten. Men moet oppassen dat bijvoorbeeld een golf aan speculatieve blogposts een sentimentscore niet onterecht opblaast. Topaanbieders beperken dit met spamfilters en bronweging, maar gebruikers moeten kritisch blijven.

In snelle markten zijn nieuwsanalyses het meest bruikbaar direct nadat nieuws uitkomt. Een AI-sentimentscore 10 minuten na een gebeurtenis kan te laat zijn als de markt al is bewogen. Daarom gebruiken handelaren deze tools realtime, vaak met directe feeds naar handelsalgoritmes.

Voor minder tijdkritische beleggingen (zoals langetermijnbeslissingen) is de exacte snelheid minder belangrijk, maar verschuift de rol van AI naar het synthetiseren van veel informatie voor een breder overzicht.

Vertrouwen in AI is makkelijker als het geen totale "black box" is. Veel platforms geven nu uitleg bij hun uitkomsten. Als een AI-score "negatief sentiment" aangeeft, kan het systeem tonen welke woorden of zinnen in de tekst tot die conclusie leidden (bijv. "faillissement", "rechtszaak", enzovoort). Dit helpt gebruikers om de redenering van AI te valideren.

De financiële wereld verandert snel – nieuwe jargon op social media, nieuwe bedrijven en nieuwe soorten gebeurtenissen (wie had een paar jaar geleden "meme stock short squeeze" op de radar?). AI-modellen moeten regelmatig worden bijgewerkt en opnieuw getraind om actueel te blijven.

Het is de moeite waard om aanbieders te vragen hoe vaak zij hun modellen en woordenboeken updaten. De beste systemen verwerken feedbackloops (bijvoorbeeld worden Bloomberg’s AI-samenvattingen continu verfijnd door AI-uitkomsten te vergelijken met het oordeel van menselijke redacteuren).