News-Sentiment: KI-Zusammenfassung als Signal
Was ist News-Sentiment-Analyse?
News-Sentiment-Analyse verarbeitet aktuelle Nachrichten zu einer Aktie automatisch mit KI — und klassifiziert sie als bullish, bearish oder neutral. Kein manuelles Nachrichtenlesen mehr: Das System filtert relevante Meldungen, ignoriert Rauschen und liefert ein klares Signal.
Was ausgewertet wird
| Nachrichtentyp | Beispiel | Typische Wirkung |
|---|---|---|
| Earnings-Überraschung | Gewinn +30 % über Erwartung | Stark bullish |
| Analystenhochstufung | Upgrade auf "Buy" | Moderat bullish |
| CEO-Rücktritt | Unerwarteter Abgang | Bearish |
| FDA-Zulassung | Medikament genehmigt | Stark bullish (Biotech) |
| Gewinnwarnung | Umsatz unter Prognose | Bearish |
| Aktienrückkauf | $500M Buyback angekündigt | Bullish |
| Kartelluntersuchung | DOJ-Verfahren eingeleitet | Bearish |
| M&A-Gerücht | Übernahme zu Premium | Stark bullish |
Wie die KI-Analyse funktioniert
Schritt 1: Nachrichten der letzten 7 Tage werden per API gesammelt
Schritt 2: GPT-4o-mini liest Headline + Zusammenfassung jeder Meldung
Schritt 3: Klassifikation: Bullish / Bearish / Neutral + Konfidenz 0–100 %
Schritt 4: Gewichtetes Mittel aller Meldungen → News-Sentiment-Score
Schritt 5: Long / Short / Neutral Signal
Ältere Nachrichten werden geringer gewichtet — eine Meldung von gestern zählt mehr als eine von vor 6 Tagen.
Signalinterpretation
| Score | Signal |
|---|---|
| > 65 % bullish | Long |
| 40 – 65 % bullish | Neutral |
| < 40 % bullish | Short |
Zusätzlich: Nachrichten mit sehr hoher Konfidenz (> 85 %) und klarem Tenor werden als High-Impact-Event markiert und können andere Methoden-Signale übergewichten.
Unterschied zu WSB-Sentiment
| News-Sentiment | WSB-Sentiment | |
|---|---|---|
| Quelle | Finanznachrichten (Reuters, Benzinga, SEC-Filings) | Auswahluniversum aus r/WallStreetBets Posts & Kommentaren |
| Autor | Journalisten, Analysten | Retail-Trader, Memes |
| Zeitraum | 7 Tage | Wochenende |
| Typ | Faktisch | Emotional / Spekulativ |
Beide Signale zusammen ergeben ein vollständiges Bild: Was die Nachrichtenwelt sagt und was Retail-Trader denken.
Grenzen der News-Sentiment-Analyse
- KI kann Sarkasmus und Ironie in Schlagzeilen fehlinterpretieren
- Paid-for-Research (gesponserte Analysen) kann Sentiment verzerren
- Breaking News während des Handels werden erst beim nächsten wöchentlichen Run erfasst
- Nachrichten-APIs haben unterschiedliche Coverage — nicht alle Quellen sind gleich vollständig
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