@inproceedings{linhares-pontes-etal-2025-backtesting,
title = "Backtesting des signaux de sentiment pour le trading : {\'e}valuer la viabilit{\'e} de la g{\'e}n{\'e}ration d{'}alpha {\`a} partir de l{'}analyse de sentiment",
author = "Linhares Pontes, Elvys and
Gonz{\'a}lez-Gallardo, Carlos-Emiliano and
Bordea, Georgeta and
G Moreno, Jose and
Ben Jannet, Mohamed and
Zhao, Yuxuan and
Doucet, Antoine",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de la session industrielle de CORIA-TALN 2025",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
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pages = "17--32",
language = "fra",
abstract = "L{'}analyse de sentiment, largement utilis{\'e}e dans les avis de produits, influence {\'e}galement les march{\'e}s financiers en affectant les prix des actifs {\`a} travers les microblogs et les articles de presse. Bien que la recherche sur la finance bas{\'e}e sur le sentiment soit abondante, de nombreuses {\'e}tudes se concentrent sur la classification au niveau des phrases, n{\'e}gligeant son application pratique dans le trading. Cette {\'e}tude comble cette lacune en {\'e}valuant des strat{\'e}gies de trading bas{\'e}es sur le sentiment pour g{\'e}n{\'e}rer un alpha positif. Nous r{\'e}alisons une analyse de backtesting en utilisant des pr{\'e}dictions de sentiment de trois mod{\`e}les (deux bas{\'e}s sur la classification et un bas{\'e} sur la r{\'e}gression) appliqu{\'e}s aux articles de presse concernant les actions du Dow Jones 30, en les comparant {\`a} la stgonzalezgallardo@univtours.frrat{\'e}gie de r{\'e}f{\'e}rence Buy{\&}Hold. Les r{\'e}sultats montrent que tous les mod{\`e}les ont g{\'e}n{\'e}r{\'e} des rendements positifs, le mod{\`e}le de r{\'e}gression enregistrant le rendement le plus {\'e}lev{\'e} de 50,63{\%} sur 28 mois, surpassant ainsi la strat{\'e}gie Buy{\&}Hold. Cela souligne le potentiel de l{'}analyse de sentiment pour affiner les strat{\'e}gies d{'}investissement et am{\'e}liorer la prise de d{\'e}cisions financi{\`e}res."
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<title>Backtesting des signaux de sentiment pour le trading : évaluer la viabilité de la génération d’alpha à partir de l’analyse de sentiment</title>
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<abstract>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.</abstract>
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[Backtesting des signaux de sentiment pour le trading : évaluer la viabilité de la génération d’alpha à partir de l’analyse de sentiment](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-industrielle.2/) (Linhares Pontes et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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