Использование НЛП, чтобы проникнуть внутрь разума Уоррена Баффета, часть 2

Использование НЛП, чтобы проникнуть внутрь разума Уоррена Баффета, часть 2

Анализ частот и настроений.

В части 1 я использовал трансформеров, обученных задаче Вопросы и ответы, чтобы ответить на вопрос: Может ли модель машинного обучения отвечать на вопросы о финансах и экономике?. Если вы еще не читали эту статью, не теряйте больше времени и нажмите здесь, чтобы прочитать ее.

В этой статье я буду использовать техники НЛП, чтобы ответить на вопросы:

1. Каковы наиболее часто используемые термины "шведский стол" и менялись ли эти термины с течением времени?

2. Как он относился к экономике и фондовому рынку на протяжении многих лет?

Каковы наиболее часто используемые термины «шведский стол» и менялись ли эти термины с течением времени?

Меня интересовало, менялась ли речь Баффета со временем или всегда оставалась неизменной. Поэтому я проанализировал, как со временем менялись слова, которые он писал в письмах акционерам.

Сначала я объединил текст из всех букв от 1977 до 2020 и построил облако слов. Облако слов — это визуальное представление, в котором размер слов указывает на их частоту в тексте.

Облако слов

Слова заработок и акции выделены буквами, как и ожидалось, поскольку их основной бизнес заключается в том, чтобы зарабатывать деньги на акциях, но есть и другие интересные слова, которые также имеют большое значение: страхование и Geico. Показывая, как Баффет действительно любит страховой сектор, и подтверждает это интервью Forbes, когда он сказал, что Geico была инвестицией номер 1 в его жизни.

Другие слова, которые также привлекли мое внимание, были генеральный директор, показывая, что Уоррен инвестирует не только в великие компании, но и в великих людей и акционеров, показывая, что Баффет всегда заботится о благополучии. являющихся его акционерами.

Тепловая карта частоты

Основываясь на наиболее часто используемых словах в письмах, я построил тепловую карту, чтобы увидеть, произошли ли изменения в речи Уоррена за эти годы или он остался неизменным.

Мы можем заметить, что слова страхование, акционер, прибыль, убыток и акции очень сильно присутствовали в письмах на протяжении анализируемых лет. Слово CEO стало более постоянно появляться в письмах только с середины 90-х годов.

Если мы посмотрим на строку со словом потеря, то увидим, что в 2001 это слово использовалось очень часто. Вероятно, из-за нападения на Всемирный торговый центр, которое нанесло страховой отрасли самый большой ущерб в истории.

Еще одним выдающимся моментом является 1995 год в ряду акций, когда обсуждалось создание класса B акций Berkshire. Поскольку это было важное решение компании, которое должно было повлиять на всех инвесторов Berkshire, ему пришлось объяснить, как это творение будет работать. Вот почему в том году чаще использовался термин акции.

В строке облигации мы видим основные события в 1984 и 2008 годах. В 1984 году он написал об обосновании своих инвестиций в покупку облигаций. В 2008 году он писал о рынке страхования необлагаемых налогом облигаций.

Но поскольку мы не увидели какой-либо четкой закономерности в письмах на этой тепловой карте, я сгруппировал данные по 5-летнему периоду, чтобы проанализировать, возникает ли какая-либо закономерность.

Даже сгруппировав тепловую карту, мы смогли увидеть тенденцию только в строке CEO row, где частота с годами увеличивалась.

Но почему Уоррен Баффет стал чаще употреблять в письмах слово CEO?

Углубившись в жизнь Баффета, я обнаружил, что он начал свою инвестиционную стратегию с покупки компаний окурков.

«Если вы покупаете акции по достаточно низкой цене, обычно в бизнесе возникает некоторая заминка, которая дает вам шанс получить приличную прибыль, даже если долгосрочные результаты бизнеса могут быть ужасным. Я называю этот подход к инвестированию «окурком». Сигарный окурок, найденный на улице, в котором осталась только одна затяжка, может не дать много дыма, но «выгодная покупка» принесет всю прибыль этой затяжке».

Руководители компаний, производящих сигарные окурки, не играли значительной роли в инвестициях, поскольку намерением Баффета в таких компаниях было получение прибыли только в краткосрочной перспективе. Но его партнер Чарли Мангер убедил Баффета изменить свою инвестиционную стратегию и сосредоточиться на инвестициях в стоимость (стратегия, которая включает в себя выбор акций, которые торгуются по цене ниже их внутренней или балансовой стоимости). Для стоимостных инвесторов, которые сосредоточены на долгосрочных результатах, большую роль в том, стоит ли инвестировать в нее, играет то, кто является генеральным директором компании.

Это изменение в инвестиционном мышлении Уоррена произошло в конце 80-х, как он писал в письме 1989 года:

"Но теперь, покупая компании или обыкновенные акции, мы ищем первоклассные предприятия с первоклассным менеджментом".

Таким образом, вероятной причиной более частого использования Баффетом слова «генеральный директор» было изменение его инвестиционной стратегии с покупки компаний, производящих окурки, на покупку акций.

После этого я попытался узнать мнение Баффета о некоторых актуальных в настоящее время темах, таких как биткойн, блокчейн, криптовалюта, форекс, опционы, искусственный интеллект, ESG, Tesla и FAANG. Но эти термины никогда не появлялись в его письмах. Подтверждение его концепции «круга компетенций». Круг компетентности — это когда инвестор придерживается известных ему областей при принятии решения о том, в какие компании инвестировать.

Как мы видим, выступления Баффета, кажется, не сильно меняются с течением времени, с некоторыми разовыми мероприятиями, когда он фокусируется на какой-то конкретной области или важном событии для своих акционеров. Меняется только для того, чтобы больше говорить о генеральных директорах, когда он изменил свою стратегию с покупки окурков на покупку стоимостных компаний.

Как он относился к экономике и фондовому рынку на протяжении многих лет?

Последним любопытством, которое у меня было, было, показывает ли он свои эмоции в письмах или всегда оставляет свои эмоции в стороне и имеет более нейтральный тон.

Чтобы выполнить этот анализ, я снова воспользовался мощью преобразователей, на этот раз используя предварительно обученный конвейер анализа настроений, а также использовал Анализатор интенсивности настроений с помощью VADER (Valence Aware Dictionary). для рассуждения о чувствах), чтобы увидеть, есть ли какая-либо разница между этими двумя методами.

Что такое анализ тональности?

Анализ настроений или анализ мнений — это подмножество НЛП, которое пытается определить, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным (некоторые анализы настроений классифицируют текст только как положительный или отрицательный).

Анализ настроений с помощью Transformers

Использовать предварительно обученный преобразователь в задаче анализа тональности в Python несложно. С помощью 3 строк кода вы можете начать классифицировать свои предложения на отрицательные и положительные.

>>> from transformers import pipeline
>>> classifier = pipeline('sentiment-analysis')
>>> classifier('We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.')
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9997795224189758}]

Результатом конвейера анализа настроений является словарь с положительной или отрицательной оценкой, которая в сумме составляет 1.

Прежде чем использовать конвейер анализа настроений, я провел предварительную обработку текста, чтобы получить лучшие результаты. Этот процесс кратко показан на диаграмме ниже.

Наконец, я рисую результаты на графике тепловой карты.

Эта тепловая карта меня удивила, так как модель оценивала большинство лет как отрицательные. Годы 2001 и 2008 были более негативными, вероятно, из-за 11 сентября 2001 года и финансового кризиса 2008 года.

Еще одним интересным фактом является то, что рейтинг письма 2020 года был скорее положительным, чем отрицательным, несмотря на пандемию. В конце концов, как мы видим сегодня, мнение Баффетта было правильным, потому что с самого дна цен на акции 20 марта 2020 года до сих пор S&P 500 уже вырос более чем на 70%, поэтому «Никогда не ставьте против Америки'.