文字データ分析(TDA)データセットは、頻繁に使用される定量戦略に対して厳密にリサーチされテストされたセンチメントと行動ベースの指標で、収支報告のトランスクリプトを一歩進めます。

自然言語処理（NLP）から導き出された800以上の予測・記述指標を、専門家、株主情報、およびデリバティブの特徴を持つ市場予想データセットと組み合わせて導入します。11,600以上のアクティブ企業の収支報告で表明された感情や透明性を迅速に評価し、影響力の高い個々のセクション、スピーカーのタイプ、報告の個々の構成銘柄を分析、絞り込み、または追加のシグナルを発見するための構成要素として利用できます。

データセットには以下が含まれます：

• Net Positivity、Positivity-to-Negative、Positive Sentiment、Negative SentimentなどのBag-of-Words Sentiment指標、TF-IDF、Cosine Similarityなどのウェイト付きセンチメント。
• 言語複雑性、アナリスト好意度、数値の透明性、業績予想参照、ファクター参照、言語類似性、数値参照のタイミングなどの行動指標
• 財務情報の測定 "売上"、"ボトムライン"、"EPS "などの市場を動かす話題の特定と隣接するポジティブな記述子
• 時系列またはクロスセクションにおける、経営陣および全体的な決算説明会業績の客観的尺度

[受賞歴］

• 2020年データマネジメント・インサイト賞 AI・機械学習のベスト・プロポジション賞