Une étude d’un groupe de chercheurs de l’université de Gand laisse apparaître que le sentiment publié sur Investment Officer est corrélé aux rendements du marché. Les chercheurs en concluent que le travail journalistique d’Investment Officer représente une certaine valeur dans les prévisions des prestations futures de la bourse.
Lorsque quelqu’un lit des articles l’un après l’autre, il ne voit plus l’essentiel. Les algorithmes d’exploitation des textes ne connaissent pas ce problème. Ils lisent chaque article avec la même attention, ce qui permet de tirer des conclusions scientifiques d’une masse de textes.
C’est ce qu’a fait un groupe de chercheurs de la UGent pour 22 000 articles de Fondsnieuws d’Investment Officer couvrant la période de 2008 à 2021. Ils ont découvert qu’en 2021, le développement durable reçoit 3,8 fois plus d’attention qu’en 2008 et que le sentiment des articles est corrélé au rendement du marché ; il présente même un caractère prédictif.
L’étude a été réalisée sur les archives de Fondsnieuws, qui présentent l’historique le plus long. Note : nous avons commencé à mettre en avant le thème du développement durable dès 2014.
L’enquête a été réalisée par deux étudiants en Master Banking and Finance de la UGent (David De Moerloose et Emile De Block) sous la direction d’Olivier Delmarcelle, du professeur Kris Boudt et de l’Editorial Manager d’Investment Officer Belgique, Jurgen Vluijmans. Ils ont commencé par analyser le contenu, pour identifier les sujets, qui sont définis par les mots qui reviennent souvent.
« Marchés financiers » représente bien évidemment le sujet principal, qui constitue près de la moitié des articles et témoigne d’un intérêt pratiquement constant. Les autres sujets, dans lesquels les chercheurs ont constaté de grandes fluctuations, représentent un thème plus intéressant. L’illustration ci-après en témoigne.
Boudt : « Cette étude démontre le potentiel de monétisation de Fondsnieuws/Investment Officer : grâce aux archives, nous pouvons traduire les articles en scores de sentiment comme base de décisions financières. »
Les données de l’illustration commencent au moment de la crise financière de 2008 qui consacrait une grande attention aux institutions financières. L’attention a glissé vers la politique, au moment de la crise de l’euro, avant de se tourner vers la politique budgétaire. La fluctuation de l’attention accordée aux facteurs macroéconomiques s’accompagne d’une attention croissante à long terme pour le développement durable, de 3,60 pour cent en 2008 à 13,75 pour cent en 2020.
Les mots n’expriment pas uniquement le sens du contenu mais également un sentiment. Une approche populaire consiste à mesurer ce sentiment en ayant recours à une sorte de « dictionnaire des sentiments » économico-financier.
Sentiment
Ce dictionnaire attribue aux mots positifs un score de +1 et aux mots négatifs un score de -1. Le sentiment moyen des mots de l’article détermine le sentiment de l’article. Les parasites sont ensuite éliminés en prenant la moyenne mensuelle de tous les articles. La tendance du sentiment s’en trouve éclaircie. L’illustration ci-après montre le sentiment mensuel des articles de Fondsnieuws de 2008 à 2021. La ligne grise montre le rendement mensuel du principal indice néerlandais AEX.
Boudt : « Nous constatons une forte corrélation positive entre les informations publiées sur Fondsnieuws et les performances du marché. Le début de la période montre un sentiment très négatif, lié à la crise financière du moment. La crise du crédit s’est transformée en crise de la dette européenne, qui apparaît également clairement dans le sentiment. Si nous regardons de plus près l’année écoulée, nous reconnaissons distinctement l’apparition de la crise du coronavirus, suivie par une reprise en forme de V. »
Causalité
Une étude statistique plus poussée montre ce qu’on appelle une causalité de Granger : nous constatons la valeur du sentiment pour expliquer les rendements futurs que les rendements passés ne peuvent exprimer. Cela ouvre des opportunités d’utilisation de l’indicateur de sentiment pour choisir le bon moment sur le marché.
La question-clé est de savoir quel est le sentiment du mois et ce qu’il implique pour le rendement du prochain mois. Cette analyse en temps réel requiert la paramétrisation de la lecture automatique des textes, de leur transformation en signaux et de l’information des utilisateurs adéquats.
Le professeur Boudt travaille actuellement à la mise en place de la spin-off de la VUB « Sentometrics », qui dispose de cette infrastructure et dont les algorithmes pourront informer, en temps utile, les institutions financières, grâce a des signaux sur mesure issus de communications d’entreprises et d’articles.