自然语言处理（NLP）应用于金融分析，旨在从非结构化文本数据中提取洞见、自动化重复任务并改进决策。金融机构处理海量的文本信息——财报、新闻文章、社交媒体、监管文件等等——NLP 工具可以处理这些信息，以识别模式、情绪和关键指标。通过将非结构化文本转换为结构化数据，NLP 使得量化模型能够融入定性因素，从而提高预测准确性和运营效率。
一个常见的用例是市场新闻和社交媒体的情绪分析。例如，NLP 模型可以扫描标题或推文，衡量公众对某公司或某个行业的情绪，交易员可以利用这些信息预测短期价格走势。开发者可以使用 spaCy 或 Hugging Face 的 Transformers 等 Python 库构建分类器，将文本标记为积极、消极或中性。这些模型还可以通过识别文本中的实体（如公司名称）和关系来检测特定事件，如并购或监管变化。例如，NLP 管道可以标记一篇提及制药股“FDA 批准”的新闻文章，从而向分析师触发警报。
另一个应用是从金融文档中提取结构化数据。财报电话会议记录、10-K 文件和分析师报告通常包含埋藏在冗长文本中的关键细节，如营收预测或风险因素。命名实体识别（NER）或问答模型等 NLP 技术可以自动将这些值提取到数据库中。开发者可以微调基于 BERT 的模型，从 PDF 文件中提取“净收入”数据，从而减少手动数据输入。同样，潜在狄利克雷分配（LDA）等主题建模算法可以将年报中的章节归类到主题（例如，“供应链风险”或“研发投资”）中进行趋势分析。
最后，NLP 有助于生成摘要和警报。例如，自动化系统可以将一份 50 页的财报浓缩成一份要点摘要，突出营收增长、利润率变化和管理层展望。这可以通过使用基于 Transformer 的模型（如 GPT-3.5）或开源替代方案（如 BART）来实现，这些模型经过训练能够识别关键信息。开发者还可以构建监控系统，扫描 SEC 文件中的特定关键词（如“网络安全漏洞”）并通知合规团队。这些工具依赖文本相似度算法或正则表达式模式来过滤文档。通过自动化这些任务，NLP 减少了人为错误，使分析师能够专注于更有价值的工作。