금융 시장은 복잡하고 예측하기 어렵습니다. 투자자들의 감정과 시장의 뉴스는 주식 가격에 큰 영향을 미칩니다. 이런 맥락에서, 감정 분석은 주식 가격의 움직임을 예측하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 최근 연구에서는 파이썬과 Jupyter Notebook을 활용하여 FinBERT와 VaderSentiment, 두 가지 주요 감정 분석 알고리즘을 비교 분석함으로써 더 정확한 시장 뉴스 감정 분석을 달성하는 방법을 탐구했습니다. 이 블로그 포스트에서는 해당 연구의 방법론과 결과, 그리고 코드의 구조를 개선하기 위해 적용된 SOLID 원칙에 대해 논의하겠습니다. FinBERT와 VaderSentiment 감정 분석 감정 분석은 텍스트의 감정적 색채를 파악하여 긍정적, 중립적, 또는 부정적으로 분류하는 과정입니다..