Alternative Datenquellen für Sentiment-Mining erschließen
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Zugang zu historischen Social-Media-Datensätzen für 12 Monate nach Kursende
Warum solltest du das interessieren?
Alternative Daten gewinnen in quantitativen Strategien an Bedeutung. Dieser Kurs zeigt, wie Sie systematisch Stimmungsinformationen aus unkonventionellen Quellen gewinnen und verwerten.
Sie lernen Web-Scraping mit BeautifulSoup und Scrapy, API-Nutzung für Social-Media-Plattformen und die rechtlichen Rahmenbedingungen der Datensammlung. Der Fokus liegt auf robusten Pipelines, die kontinuierlich neue Informationen verarbeiten.
Datenquellen und Verarbeitung
Twitter-Sentiment zu Einzelaktien, Reddit-Diskussionen in r/wallstreetbets, Earnings-Call-Transkripte und SEC-Filings werden als Datengrundlagen behandelt. Sie entwickeln Sentiment-Indikatoren für verschiedene Assetklassen und Zeithorizonte.
Ein wichtiger Aspekt ist die Qualitätskontrolle: Spam-Erkennung, Bot-Filtering und Relevanzprüfung. Sie erfahren, wie institutionelle Investoren diese Daten nutzen und welche Kennzahlen sich für welche Märkte eignen. Kursleiterin Dr. Anneliese Falkenberg bringt Perspektiven aus ihrer Arbeit mit Hedgefonds ein.
So ist der Workshop strukturiert
Grundlagen der Datenakquise
- Web-Scraping-Techniken und Best Practices
- API-Zugang zu Twitter, Reddit und Nachrichtenportalen
- Rechtliche Grenzen und Terms of Service
- Datenspeicherung und Datenbank-Design
Social Media Sentiment-Extraktion
- Twitter-Firehose und Streaming-APIs
- Reddit-Kommentaranalyse und Upvote-Gewichtung
- StockTwits und spezialisierte Finanzplattformen
- Echtzeit-Aggregation und Zeitfenster
Unternehmenskommunikation analysieren
- Earnings-Call-Transkripte parsen
- SEC-Filings: 10-K, 10-Q, 8-K
- Management-Tonalität und linguistische Marker
- Vergleich über Quartale und mit Wettbewerbern
Qualitätssicherung und Anomalieerkennung
- Bot-Accounts und koordinierte Kampagnen identifizieren
- Outlier-Detection in Sentiment-Zeitreihen
- Sentiment-Spikes und deren Validierung
- Cross-Referenzierung mehrerer Quellen
Signal-Generierung und Portfolioanwendung
- Sentiment-Faktoren in Multi-Faktor-Modellen
- Event-Driven-Strategien basierend auf Stimmungswechseln
- Performance-Attribution und Risikokontrolle