Kann ein Analyst alle Meinungen zu Hunderten von Aktien sehen?
In der Forschungsorganisation umfasst die Abdeckung von Aktien in der Regel Dutzende bis Hunderte von Aktien. Für jede Aktie strömen täglich Dutzende von Nachrichten ein, und wenn man auch die Veröffentlichungen, die Finanzcommunity und Erwähnungen in sozialen Medien hinzuzählt, wird deutlich, dass es klare Grenzen gibt, die ein Mensch allein mit bloßem Auge überblicken kann. Letztendlich kann man nur die zugewiesenen Aktien verfolgen, während der Rest erst bestätigt wird, nachdem sich negative Entwicklungen bereits im Aktienkurs niedergeschlagen haben.
Das Problem ist nicht nur die Geschwindigkeit. Wenn Menschen versuchen, zu beurteilen, wann ein bestimmtes Thema begonnen hat, wie schnell es sich verbreitet und wie es sich entwickelt, entgehen ihnen Signale. Um Forschung und Risikoerkennung in Daten umzuwandeln, muss man zunächst damit beginnen, verstreute Erwähnungen an einem Ort zu sammeln.
Verstreute Erwähnungen nach Aktien sammeln
Hashscraper sammelt regelmäßig Dokumente, in denen ein bestimmtes Unternehmen, eine Aktie oder Branche in Nachrichtenportalen, Veröffentlichungen, Finanzcommunitys, sozialen Medien usw. erwähnt wird. Es sammelt basierend auf Aktiennamen und relevanten Schlüsselwörtern und strukturiert Quelle, Veröffentlichungszeitpunkt, Inhalt und Link in organisierte Felder zur Verfügung. Anstatt Medien einzeln zu durchsuchen, erhält man die Erwähnungsdaten nach Aktien sortiert.
Die gesammelten Elemente werden je nach Forschungszweck angepasst. Für Communitys können Reaktionsindikatoren wie Aufrufe, Kommentare und Empfehlungen hinzugefügt werden, während für Veröffentlichungen der Berichtstyp und der Einreicher zusammen mit den Daten für spätere Analysen bereitgestellt werden.
Beispiel für tatsächliche Crawling-Daten
{
"collected_at": "2026-07-30T09:15:00+09:00",
"source_type": "news",
"source_name": "네이버 증권 뉴스",
"ticker_keyword": "○○전자",
"sector": "반도체",
"title": "○○전자, 신규 팹 증설 계획 발표",
"published_at": "2026-07-30T08:40:00+09:00",
"author": "△△경제",
"body_snippet": "○○전자가 하반기 설비 투자를 확대한다고...",
"url": "https://example.com/news/12345",
"engagement": {
"view_count": 4210,
"comment_count": 37
}
}
Nutzungsszenario eines inländischen Vermögensverwalters
Ein inländischer Vermögensverwalter wollte die Fälle reduzieren, in denen negative Entwicklungen erst spät erkannt wurden, da eine Person nicht alle Nachrichten und Community-Meinungen zu allen abgedeckten Aktien überblicken kann. Daher begann er, die Erwähnungen nach Aktien regelmäßig zu sammeln, um die Menge der Erwähnungen und den Trend der Reaktionen auf einen Blick zu sehen und nur dann zu prüfen, wenn bestimmte Schlüsselwörter stark ansteigen.
Crawling-Einstellungen
- Erfassungsziele: Erwähnungen in Nachrichtenportalen, Veröffentlichungen, Finanzcommunitys, sozialen Medien
- Erfassungskriterien: Aktienname, Ticker, Branchenschlüsselwörter
- Erfassungszyklus: Regelmäßige Erfassung 4 Mal täglich (vor und nach dem Handel)
- Erfassungszeitraum: Dauerbetrieb, Speicherung der letzten 12 Monate
Mit Crawling-Daten analysierbare Elemente
| Analyseelement | Verwendung |
|---|---|
| Täglicher Erwähnungstrend nach Aktie | Aktien, die im Vergleich zum Normalzustand auffällig erwähnt werden, priorisieren |
| Erkennung plötzlicher Anstiege bei negativen Entwicklungs-Schlüsselwörtern | Frühe Überprüfung bei erhöhter Häufigkeit bestimmter Schlüsselwörter wie Rückruf, Klage, Regulierung |
| Veränderung des Stimmungstrends (positiv/negativ) | Erfassen des Zeitpunkts, an dem sich die Meinung von positiv zu negativ ändert |
| Integration von Lieferketten- und Wettbewerbsproblemen | Überprüfung, wie Probleme von Lieferanten und Wettbewerbern außerhalb der zugewiesenen Aktien sich auswirken können |
| Verteilung der Erwähnungen nach Quelle | Feststellen, wo Themen zuerst auftauchen, ob in Nachrichten oder Communitys |
Mit KI-Analyse die Erwähnungen weiter verfeinern
Durch Hinzufügen von KI-Analyse zu den gesammelten Originaltexten können die Erwähnungen in positive und negative Entwicklungen klassifiziert, Ereignistypen markiert und sogar Zusammenfassungen hinzugefügt werden. Da Analysefelder den Originaldaten hinzugefügt werden, können die Zuständigen die zu überprüfenden Elemente durch einfaches Sortieren und Filtern eingrenzen.
Beispiel für KI-Analyse
{
"url": "https://example.com/news/12345",
"sentiment": "positive",
"event_type": "capex_expansion",
"keywords": ["설비투자", "증설", "반도체"],
"summary": "하반기 설비 투자 확대로 생산능력 증가 기대"
}
Auch in diesen Fällen anwendbar
- IR-Abteilungen: Regelmäßige Überwachung, wie das eigene Unternehmen und Wettbewerber in Medien und Communitys erwähnt werden
- Sektorforschung: Beobachtung des Aufstiegs und Rückgangs von Themen anhand der Erwähnungstrends bestimmter Branchenschlüsselwörter
- Risikomanagement: Früherkennung von Ereignissen durch kontinuierliche Überwachung von Schlüsselwörtern wie Regulierung, Klage, Veröffentlichung
Fazit
Anstatt Hunderte von Aktienmeinungen und Themen manuell zu verfolgen, kann man durch die Sammlung von Nachrichten, Veröffentlichungen und Community-Erwähnungen nach Aktien Forschung und Risikoerkennung nicht nur durch Intuition, sondern durch Daten bewältigen. Durch regelmäßige Überprüfung der Erwähnungsmenge, Stimmungstrends und plötzlichen Anstiege von Schlüsselwörtern können Signale, die leicht übersehen werden können, früher erkannt werden.
Die Datenerfassung dient nicht der Anlageberatung, sondern der Bereitstellung von Daten für Forschungszwecke. Datenschutz und Urheberrecht werden unter Berücksichtigung des öffentlichen Datenbereichs und des Verwendungszwecks gemeinsam geprüft. Da Hashscraper für den Betrieb, die Wartung und Überwachung der Crawler verantwortlich ist, kann sich die Organisation auf die Interpretation der erhaltenen Daten konzentrieren.
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Wir helfen Ihnen gerne dabei, zu planen, wie Sie die Erwähnungen in Nachrichten, Veröffentlichungen und Communitys zu den von Ihnen abgedeckten Aktien sammeln und analysieren können.
