El sentimiento de las noticias financieras influye en las decisiones de los inversores, pero la mayoría de las investigaciones se centran en resultados a nivel de mercado en lugar de en cómo los inversores individuales con diferentes personalidades interpretan las mismas noticias. Combinamos un clasificador de sentimiento Random Forest (80.2% de precisión en FinancialPhraseBank) con una simulación multiagente usando FinBERT en 2,263 titulares etiquetados por expertos, produciendo 226,300 decisiones a través de 100 agentes con percepción aleatoria, memoria de cartera y dinámica de rebaño. El resultado más claro fue respecto a los titulares neutrales: los agentes coincidieron solo en el 89.4% de los titulares neutrales comparado con 98-99% para positivos y negativos, lo que refleja la tasa de error del 26% del clasificador en neutrales. Se observaron cascadas de rebaño en el 32.8% (compra) y 16.0% (venta) de los titulares, pero las pruebas de ablación mostraron que las cascadas apenas cambiaron cuando se desactivó el mecanismo de rebaño, lo que significa que los agentes llegaban independientemente a la misma conclusión en lugar de copiarse unos a otros. Se observó un pequeño desplazamiento hacia la precaución, pero fue demasiado pequeño para ser significativo. En general, el sentimiento neutral parece ser donde tanto la clasificación como el acuerdo entre inversores se desmoronan.
Kapila et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.
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