From headlines to predictions: Using VADER to construct a sentiment-based market index

Bu tez, günlük finansal haber başlıklarından yararlanarak hisse senetleriyle ilgili duyarlılığı ölçen ve bunu yatırım analizlerinde kullanılabilecek nicel verilere dönüştüren bir karar destek modeli sunmaktadır. Çalışmada, büyük ölçüde S\&P 500 endeksinde yer alan 43 aktif işlem gören hisse senedi kullanılmış ve bu hisselere ait iki yıllık günlük haber başlıkları kamuya açık kaynaklardan derlenmiştir. Haberlerin duyarlılığı, VADER sözlüğü temel alınarak geliştirilen özel bir analiz yöntemiyle hesaplanmış ve zaman serisi formatına dönüştürülmüştür. Bu duyarlılık verileri, OLS regresyonu ile getirilerin öngö-rülmesinde, basit portföy stratejileri oluşturulmasında ve CAPM ile Fama-French gibi geleneksel varlık fiyatlama modellerinde açıklayıcı değişken olarak test edilmiştir. Sonuçlar, modelin hem istatistiksel hem de pratik anlamda güçlü çıktılar ürettiğini göstermiştir.