論文の概要: A Novel Distributed Representation of News (DRNews) for Stock Market Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11706v2
• Date: Sun, 15 May 2022 06:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 13:41:50.075199
• Title: A Novel Distributed Representation of News (DRNews) for Stock Market Predictions
• Title（参考訳）: 株式市場予測のための新しいニュース分散表現(drnews)
• Authors: Ye Ma, Lu Zong, Peiwan Wang
• Abstract要約: ニュースの分散表現(DRNews)モデルを開発し,深層学習に基づく株式市場予測に適用する。 DRNewsはニュースイベント間のセマンティック情報と潜在的なリンクの両方を記述するニュースベクトルを生成する。 注目のメカニズムは、短期的な株価トレンドと株式市場の危機の両方が日々のニュースから影響を受けていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.963115946610032
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this study, a novel Distributed Representation of News (DRNews) model is developed and applied in deep learning-based stock market predictions. With the merit of integrating contextual information and cross-documental knowledge, the DRNews model creates news vectors that describe both the semantic information and potential linkages among news events through an attributed news network. Two stock market prediction tasks, namely the short-term stock movement prediction and stock crises early warning, are implemented in the framework of the attention-based Long Short Term-Memory (LSTM) network. It is suggested that DRNews substantially enhances the results of both tasks comparing with five baselines of news embedding models. Further, the attention mechanism suggests that short-term stock trend and stock market crises both receive influences from daily news with the former demonstrates more critical responses on the information related to the stock market {\em per se}, whilst the latter draws more concerns on the banking sector and economic policies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,新しい分散ニュース表現モデル(drnews)を開発し,深層学習に基づく株式市場予測に適用した。 文脈情報と文書間知識を統合する利点により、DRNewsモデルは、属性付きニュースネットワークを通じて、ニュースイベント間のセマンティック情報と潜在的なリンクの両方を記述するニュースベクターを生成する。 2つの株式市場予測タスク、すなわち短期株式移動予測と株価危機早期警告は、注目に基づく長短短期記憶(LSTM)ネットワークの枠組みに実装されている。 DRNewsは,ニュース埋め込みモデルの5つのベースラインと比較して,両タスクの結果を大幅に向上させることが示唆された。 さらに、注目メカニズムは、短期の株価動向と株式市場の危機が日報から影響を受けていることを示唆し、前者は、市場に関する情報に対してより批判的な反応を示す一方で、後者は、銀行セクターや経済政策に対してより懸念を抱いている。

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