Backtesting des signaux de sentiment pour le trading : évaluer la viabilité de la génération d'alpha à partir de l'analyse de sentiment
Elvys Linhares Pontes, Carlos-Emiliano González-Gallardo, Georgeta Bordea, Jose G Moreno, Mohamed Ben Jannet, Yuxuan Zhao, Antoine Doucet
Résumé : L’analyse de sentiment, largement utilisée dans les avis de produits, influence également les marchés financiers en affectant les prix des actifs à travers les microblogs et les articles de presse. Bien que la recherche sur la finance basée sur le sentiment soit abondante, de nombreuses études se concentrent sur la classification au niveau des phrases, négligeant son application pratique dans le trading. Cette étude comble cette lacune en évaluant des stratégies de trading basées sur le sentiment pour générer un alpha positif. Nous réalisons une analyse de backtesting en utilisant des prédictions de sentiment de trois modèles (deux basés sur la classification et un basé sur la régression) appliqués aux articles de presse concernant les actions du Dow Jones 30, en les comparant à la stgonzalezgallardo@univtours.frratégie de référence Buy&Hold. Les résultats montrent que tous les modèles ont généré des rendements positifs, le modèle de régression enregistrant le rendement le plus élevé de 50,63% sur 28 mois, surpassant ainsi la stratégie Buy&Hold. Cela souligne le potentiel de l’analyse de sentiment pour affiner les stratégies d’investissement et améliorer la prise de décisions financières.
Mots clés : Classification du sentiment Stratégie de trading basée sur le sentiment Backtesting financier Prévision du rendement des prix