Тайные сигналы рынка: как скрытые настроения в тайских отчетах влияют на котировки

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что анализ тональности финансовых отчетов на тайском языке, с учетом нюансов и скрытых смыслов, позволяет прогнозировать реакции рынка акций.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В отчетах о деятельности компании позитивные нарративы часто маскируют негативные настроения, возникающие из-за неопределенности инвестиционных решений.

В работе представлен новый набор данных и продемонстрировано, что анализ тональности на уровне аспектов с использованием BERT-моделей позволяет выявлять взаимосвязь между скрытой негативной тональностью в тайских финансовых отчетах и аномальными доходностями.

Несмотря на важность анализа тональности финансовых документов, часто используемый язык может намеренно скрывать негативные аспекты. В работе ‘Aspect-Level Obfuscated Sentiment in Thai Financial Disclosures and Its Impact on Abnormal Returns’ представлен новый подход к расшифровке завуалированной тональности в годовых отчетах тайских компаний, основанный на анализе тональности на уровне аспектов. Показано, что использование моделей на основе BERT позволяет прогнозировать реакцию рынка акций, учитывая нюансы языка, маскирующего негативные сигналы. Возможно ли, что более глубокое понимание подобной завуалированной тональности позволит повысить эффективность инвестиционных стратегий и снизить рыночные риски?

Пророчество Финансовых Отчетов: Раскрытие Скрытых Смыслов

Годовые финансовые отчеты являются основополагающим источником информации для инвесторов, однако зачастую характеризуются использованием сложной терминологии и намеренно запутанной подачей данных. Такая практика может приводить к искажению истинного финансового положения компании и затруднять объективную оценку ее перспектив. Несмотря на строгие требования к раскрытию информации, руководства компаний нередко прибегают к лингвистическим приемам, смягчающим негативные новости или преувеличивающим положительные результаты. Это создает значительные трудности для инвесторов, стремящихся к принятию взвешенных решений, и подчеркивает необходимость разработки более эффективных методов анализа тональности, способных выявлять скрытые смыслы и манипуляции в тексте отчетов.

Традиционные методы анализа тональности часто оказываются неэффективными при работе с финансовыми отчетами. Они склонны к упрощению сложных лингвистических конструкций и упускают из виду контекстуальные нюансы, сарказм или скрытые намерения, свойственные деловой переписке. В результате, позитивные или негативные сигналы, замаскированные в тонких формулировках, могут остаться незамеченными, что приводит к неточным оценкам рыночных настроений и, как следствие, к ошибочным инвестиционным решениям. Особенно это актуально для рынков, таких как Тайский фондовый рынок, где своевременное и точное восприятие информации имеет решающее значение для поддержания стабильности и привлечения инвесторов.

Тайский фондовый рынок, подобно другим финансовым центрам мира, функционирует на основе своевременного и достоверного информационного потока. Эффективная экстракция настроений из корпоративных отчетов и новостных источников имеет первостепенное значение для принятия обоснованных инвестиционных решений. Задержки или искажения в оценке рыночных настроений могут приводить к неверной оценке рисков и упущенным возможностям. Поэтому разработка и внедрение передовых методов анализа тональности, способных улавливать даже незначительные нюансы в текстах, является ключевой задачей для обеспечения стабильности и прозрачности рынка, а также для защиты интересов инвесторов.

Стратегическое позитивное освещение может маскировать негативные настроения, вызванные финансовым стрессом, как это демонстрируется в разделе о рисках отчета.

Аспектный Анализ: Разложение Сложности на Части

Аспектный анализ тональности (ABSA) представляет собой более точный метод по сравнению с общим анализом тональности, поскольку он позволяет выявлять отношение автора к конкретным аспектам, обсуждаемым в отчетах. Вместо определения общей тональности текста, ABSA фокусируется на выявлении тональности по отношению к отдельным характеристикам, функциям или элементам, упомянутым в тексте. Это обеспечивает более детальное понимание причин положительных или отрицательных оценок и позволяет выделить конкретные области, требующие внимания или улучшения. Например, при анализе отзывов о товаре, ABSA может определить, что пользователи положительно оценивают качество сборки, но отрицательно — время доставки.

Анализ тональности, основанный на аспектах, предполагает разбиение текста на пары «Аспект-Тональность», что позволяет получить детальное представление о факторах, определяющих положительные или отрицательные оценки. Вместо общей оценки всего текста, данный подход идентифицирует конкретные аспекты, обсуждаемые в отзывах, и сопоставляет с ними выраженную тональность. Например, в отзыве о ресторане, отдельные аспекты, такие как «обслуживание», «еда» и «атмосфера», могут быть оценены отдельно, что дает более нюансированное понимание мнения автора. Идентификация таких пар позволяет выявить конкретные сильные и слабые стороны объекта анализа, предоставляя информацию, более ценную для принятия решений, чем общая оценка тональности.

Для обеспечения надежности анализа тональности на основе аспектов (ABSA) необходимы тщательно проработанные процессы аннотирования. Оценка согласованности между аннотаторами (Inter-Annotator Agreement) является ключевым показателем качества. В данном случае, достигнуты значения в 0.73 для аннотирования аспектов и 0.77 для аннотирования тональности. Эти показатели свидетельствуют о существенном согласии между аннотаторами и подтверждают надежность размеченной базы данных, используемой для обучения моделей ABSA.

Полученные оценки межэкспертного согласия — 0.73 для аннотации аспектов и 0.77 для аннотации тональности — подтверждают надежность размеченной базы данных, используемой для обучения моделей. Данные показатели свидетельствуют о высокой степени консенсуса между аннотаторами при определении аспектов, упоминаемых в тексте, и выраженной по отношению к ним тональности, что является критически важным фактором для обеспечения качества обучения и последующей работы моделей анализа тональности на основе аспектов. Высокое межэкспертное согласие минимизирует влияние субъективных оценок на размеченные данные, повышая их объективность и применимость для построения точных и надежных моделей.

BERT и Тайский Язык: Улавливание Нюансов

Модели на основе BERT, особенно предварительно обученные на данных тайского языка, такие как WangchanBERTa, демонстрируют превосходство в захвате контекстной семантики. В отличие от традиционных методов обработки естественного языка, которые рассматривают слова изолированно, BERT учитывает окружающий контекст для определения значения слова или фразы. Предварительное обучение на большом корпусе тайского текста позволяет WangchanBERTa лучше понимать тонкости и нюансы тайского языка, что приводит к более точной классификации тональности и выявлению скрытых смыслов в тексте. Это особенно важно для анализа финансовых отчетов, где контекст имеет решающее значение для интерпретации данных и выявления потенциальных рисков или возможностей.

Модели, основанные на BERT, проходят процедуру тонкой настройки (fine-tuning) для выявления и классификации тональности, выраженной по отношению к различным финансовым аспектам, содержащимся в отчетах. В процессе тонкой настройки модели обучаются распознавать специфические термины и фразы, связанные с финансовыми показателями, и определять, является ли выраженное отношение положительным, отрицательным или нейтральным. Это достигается путем использования размеченных данных, в которых каждый фрагмент текста соотносится с конкретным финансовым аспектом и соответствующей тональностью. Обученные модели способны автоматически анализировать новые отчеты и выделять ключевые эмоциональные оценки по отношению к таким аспектам, как выручка, прибыль, долги и перспективы роста.

Сравнительный анализ с использованием базовых моделей, таких как Maximum Entropy Model, подтвердил эффективность подходов на основе BERT. В ходе экспериментов WangchanBERTa продемонстрировал точность классификации на уровне 79%, что значительно превосходит показатели, достигнутые традиционными методами машинного обучения. Данный результат указывает на способность WangchanBERTa более эффективно учитывать контекст и нюансы тайского языка при анализе тональности, что критически важно для точной оценки финансовых отчетов.

Дополнительное усовершенствование посредством сверточных нейронных сетей (CNN) позволяет повысить точность классификации аспектов и тональности. CNN применяются после предобученных BERT-моделей, таких как WangchanBERTa, для извлечения локальных признаков и паттернов из текста. Этот подход позволяет модели более эффективно улавливать нюансы тональности, связанные с конкретными финансовыми аспектами, и, как следствие, улучшает общую производительность системы классификации. Комбинация BERT и CNN позволяет добиться более высокой точности по сравнению с использованием только BERT или традиционными моделями машинного обучения, такими как модель максимальной энтропии.

Количественная Оценка Влияния: Анализ Событий

В рамках исследования тайского фондового рынка применялась методология событийного анализа для оценки влияния публикаций годовых финансовых отчетов. Данный подход позволяет выявить, как анонсирование финансовой информации влияет на динамику цен акций. Суть метода заключается в определении “нормальной” доходности акций в отсутствие события (публикации отчета), и последующем сравнении фактической доходности с этой базовой линией. Отклонения от “нормальной” доходности, известные как аномальные доходы, рассматриваются как результат влияния события. Такой анализ, охватывающий период публикации отчетов, предоставляет количественную оценку реакции рынка на раскрываемую информацию и позволяет установить взаимосвязь между содержанием отчетов и изменениями в стоимости активов.

Анализ рыночной реакции и выявление аномальных доходностей позволяет количественно оценить влияние тональности финансовой отчетности на цены акций. Исследование выявляет, как информация, содержащаяся в годовых отчетах, влияет на поведение инвесторов и, как следствие, на динамику котировок. Посредством сопоставления фактических изменений цен акций с ожидаемыми значениями, можно определить, насколько отчетность отклоняется от рыночных ожиданий. Значительные отклонения, как положительные, так и отрицательные, проявляются в виде аномальных доходностей, которые отражают степень воздействия отчетности на инвестиционные решения и формирование рыночной стоимости компании. В конечном итоге, этот процесс предоставляет возможность измерить, насколько эффективно рыночные участники интерпретируют и реагируют на информацию, раскрываемую в финансовой отчетности.

Для точной оценки влияния публикации годовых отчетов на динамику цен тайского фондового рынка применялась статистическая модель регрессии с регуляризацией, известная как Ridge Regression. Данный метод позволил учесть и нейтрализовать влияние множества сопутствующих факторов, которые могли исказить истинную связь между содержанием отчета и рыночной реакцией. В отличие от обычной линейной регрессии, Ridge Regression минимизирует риск переобучения модели, что особенно важно при работе с большим количеством переменных и потенциальными мультиколлинеарностями. Благодаря этому, оценка влияния публикации отчета оказалась более надежной и свободной от искажений, вызванных другими рыночными силами, что позволило выделить вклад именно текстового сигнала из отчета в изменение стоимости акций. Использование Ridge Regression гарантирует, что выявленные аномальные доходности действительно связаны с содержанием годового отчета, а не с другими внешними факторами.

Анализ данных показал, что коэффициент детерминации $R^2$ превышает 0.5 при использовании метода наименьших квадратов (OLS) в рамках временного окна ±1 день. Это свидетельствует о быстрой реакции рынка на текстовые сигналы, содержащиеся в финансовых отчетах. Статистически значимые значения $p$ (<0.05) были выявлены для негативных настроений в разделе «Обзор и анализ руководства» (MD&A) и в отношении определенных аспектов, таких как прибыль и убытки. Такой результат подчеркивает, что инвесторы оперативно интегрируют информацию из текстовой части отчетов в свою оценку стоимости акций, что делает анализ настроений важным инструментом для понимания динамики рынка.

Исследование демонстрирует, что анализ тональности на уровне аспектов в тайских финансовых отчётах способен предсказывать аномальную доходность. Это не просто выявление позитива или негатива, но и понимание нюансов языка, позволяющего скрыть истинную оценку. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Данные, которые нельзя смешать, не имеют ценности». Данная работа подтверждает эту мысль, показывая, что поверхностный анализ тональности недостаточен. Истинная ценность заключается в способности извлекать глубокий смысл из завуалированных формулировок, выявляя скрытую информацию, которая формирует реакцию рынка. Стабильность, кажущаяся в финансовых отчётах, часто оказывается иллюзией, тщательно замаскированной сложным языком.

Что дальше?

Работа, представленная в данной статье, лишь слегка приоткрывает завесу над сложностью финансового дискурса. Анализ тональности на уровне аспектов, даже с применением моделей, основанных на BERT, — это всего лишь попытка формализовать нечто принципиально неформальное. Подобные модели, как и любая архитектура, предсказывают не будущее само по себе, а лишь наиболее вероятный путь к неизбежному сбою. Особенно важно помнить, что «обфускация» — это не баг, а фича, неотъемлемая часть любой коммуникации, стремящейся к самосохранению.

Вместо бесконечной гонки за точностью предсказаний, представляется более плодотворным сосредоточиться на понимании механизмов, лежащих в основе этой самой обфускации. Какие лингвистические паттерны используются для смягчения негативных новостей? Как контекст влияет на восприятие тональности? Эти вопросы требуют не только вычислительных ресурсов, но и глубокого понимания психологии и социологии.

Технологии сменяются, зависимости остаются. Важно осознавать, что построение «идеальной» модели — иллюзия. Задача исследователя — не создать инструмент, предсказывающий будущее, а научиться жить с его непредсказуемостью, и извлекать уроки из неизбежных ошибок. Иначе говоря, задача не в предсказании сбоя, а в создании системы, способной выжить после него.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13481.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-18 17:44