Ce cours apprend aux investisseurs à transformer les réseaux sociaux, l'actualité et les discussions en ligne en informations mesurables au service de décisions financières plus éclairées. À travers des méthodes concrètes de NLP et des modèles de machine learning, les apprenants découvrent comment la psychologie de marché façonne le price action et comment construire des signaux de trading fondés sur le sentiment. Le cours comprend des tableaux de bord en temps réel, des études de cas et le développement de stratégies dans des contextes aussi bien particuliers qu'institutionnels. À l'issue du programme, les participants savent extraire le sentiment, détecter les manipulations et appliquer l'IA de manière éthique dans l'investissement moderne.
Croissance
Compétences et objectifs d'apprentissage
Il y a 10 modules dans ce cours
- Qu'est-ce que l'analyse de sentiment ?Débloquez ce cours pour le regarder3 min 17 s
- Le rôle du sentiment dans la psychologie de l'investisseur et le comportement du marchéDébloquez ce cours pour le regarder2 min 56 s
- Évolution historique : des avis d'analystes aux modèles NLPDébloquez ce cours pour le regarder3 min 34 s
- Le sentiment en trading de détail et institutionnelDébloquez ce cours pour le regarder3 min
- Données structurées et non structuréesDébloquez ce cours pour le regarder1 min 31 s
- Les plateformes clés : Reddit, Twitter, StockTwits, YouTube, DiscordDébloquez ce cours pour le regarder1 min 36 s
- Collecter les données via API et web scrapingDébloquez ce cours pour le regarder1 min 34 s
- Prétraitement du texte : tokenisation, nettoyage, lemmatisationDébloquez ce cours pour le regarder1 min 19 s
- Du texte au signal : créer des scores de sentimentDébloquez ce cours pour le regarder1 min 34 s
- Introduction au NLP en financeDébloquez ce cours pour le regarder1 min 21 s
- Les modèles lexicaux : VADER, FinBERT, TextBlobDébloquez ce cours pour le regarder1 min 53 s
- Modèles supervisés : régression logistique et SVMDébloquez ce cours pour le regarder1 min 36 s
- Deep learning et transformers : BERT, GPT et LLM en financeDébloquez ce cours pour le regarder1 min 58 s
- Pièges courants : surapprentissage, bruit et faux positifsDébloquez ce cours pour le regarder1 min 55 s
- Superposer le sentiment aux modèles techniques et quantitatifsDébloquez ce cours pour le regarder1 min 31 s
- L'allocation de portefeuille selon les tendances de sentimentDébloquez ce cours pour le regarder2 min 56 s
- Cartographie du sentiment inter-actifs (crypto, actions, Forex)Débloquez ce cours pour le regarder1 min 19 s
- Tableaux de bord de sentiment en temps réel : conception et visualisationDébloquez ce cours pour le regarder1 min 15 s
- Gamification et alertes émotionnelles pour les particuliersDébloquez ce cours pour le regarder58 s
- Panorama des principales plateformesDébloquez ce cours pour le regarder1 min 55 s
- Comparer les API : prix, latence, couverture, fiabilitéDébloquez ce cours pour le regarder1 min 44 s
- Solutions maison et flux de sentiment commerciauxDébloquez ce cours pour le regarder1 min 37 s
- Intégrer les API dans Python et ExcelDébloquez ce cours pour le regarder1 min 26 s
- Checklist d'évaluation des fournisseurs pour les particuliersDébloquez ce cours pour le regarder1 min 43 s
- Tesla, AMC et GameStop : les vagues de sentiment des particuliersDébloquez ce cours pour le regarder1 min 50 s
- Backtesting d'une stratégie fondée sur le sentiment RedditDébloquez ce cours pour le regarder1 min 24 s
- Les cycles de hype des tokens crypto et déclencheurs sur les réseauxDébloquez ce cours pour le regarder1 min 30 s
- L'influence des influenceurs : YouTube, TikTok et microbloggingDébloquez ce cours pour le regarder1 min 17 s
- Stratégies hybrides : sentiment et momentumDébloquez ce cours pour le regarder1 min 12 s
- L'usage éthique de l'IA dans l'investissement des particuliersDébloquez ce cours pour le regarder1 min 9 s
- L'économie de la désinformation : fake news, bots et deepfakesDébloquez ce cours pour le regarder54 s
- Détecter et prévenir les signaux de sentiment synthétiquesDébloquez ce cours pour le regarder56 s
- La transparence des recommandations pilotées par l'IADébloquez ce cours pour le regarder51 s
- Perspectives réglementaires : SEC, AI Act européen et supervision futureDébloquez ce cours pour le regarder1 min 10 s
- Les biais cognitifs amplifiés par les données de sentimentDébloquez ce cours pour le regarder1 min 10 s
- Ancrage et confirmation dans le trading socialDébloquez ce cours pour le regarder1 min 6 s
- Les effets de cadrage dans les notifications et tableaux de bordDébloquez ce cours pour le regarder54 s
- Bâtir la confiance dans les outils pilotés par le sentimentDébloquez ce cours pour le regarder52 s
- La communication client sur les plateformes de conseilDébloquez ce cours pour le regarder55 s
- De la recherche à l'action : déployer des stratégies de sentimentDébloquez ce cours pour le regarder1 min 40 s
- Paper trading et tests en direct avec TradingView et QuantConnectDébloquez ce cours pour le regarder1 min 35 s
- La gestion du risque dans les systèmes pilotés par le sentimentDébloquez ce cours pour le regarder1 min 27 s
- Intégrer les modèles de sentiment aux robo-advisorsDébloquez ce cours pour le regarder1 min 27 s
- Solutions low-code et no-code pour un déploiement grand publicDébloquez ce cours pour le regarder1 min 22 s
- ConclusionDébloquez ce cours pour le regarder54 s
Ce cours fait partie des certifications suivantes
Gestionnaire certifié de portefeuilles et de fonds (CPFM)
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Certificat en analyse financière augmentée par l'IA (CAFA)
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Certification en IA et trading algorithmique (AIAT)
54 CoursExercices interactifs illimités
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FAQdes cours
Le cours enseigne à transformer des données textuelles non structurées en signaux de sentiment mesurables pour les marchés financiers et la business intelligence, à l'aide du TAL, du machine learning et de modèles de deep learning.
Le cours s'adresse aux analystes, traders, data scientists et professionnels souhaitant appliquer l'analyse de sentiment au trading, à la recherche en investissement, au suivi de marque et à la décision en entreprise.
Le module couvre le nettoyage de texte, la tokenisation, la racinisation, la lemmatisation, la suppression des mots vides, la vectorisation et les plongements tels que Word2Vec et GloVe.
Le cours explique les méthodes lexicales, les variables TF-IDF, Naïve Bayes, la régression logistique, les SVM, les RNN, les LSTM, des modèles transformeurs tels que BERT et les techniques de fine-tuning pour la classification de sentiment.
Les apprenants sauront évaluer les modèles avec des métriques telles que précision, rappel, F1 et ROC-AUC, détecter les biais, appliquer des lignes directrices éthiques, construire des tableaux de bord et déployer des pipelines de sentiment via API et outils de visualisation.
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