Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Earnings Call and Stock Price Movement

論文の概要: Towards Earnings Call and Stock Price Movement

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01317v1
Date: Sun, 23 Aug 2020 20:38:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-26 02:44:06.869243
Title: Towards Earnings Call and Stock Price Movement
Title（参考訳）: 決算報告と株価変動に向けて
Authors: Zhiqiang Ma, Grace Bang, Chong Wang, Xiaomo Liu
Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングフレームワークを用いて,その言語を転写文でモデル化することを提案する。提案モデルが従来の機械学習ベースラインよりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.196468151661785
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Earnings calls are hosted by management of public companies to discuss the company's financial performance with analysts and investors. Information disclosed during an earnings call is an essential source of data for analysts and investors to make investment decisions. Thus, we leverage earnings call transcripts to predict future stock price dynamics. We propose to model the language in transcripts using a deep learning framework, where an attention mechanism is applied to encode the text data into vectors for the discriminative network classifier to predict stock price movements. Our empirical experiments show that the proposed model is superior to the traditional machine learning baselines and earnings call information can boost the stock price prediction performance.
Abstract（参考訳）: 決算報告は上場企業の経営陣が主催し、アナリストや投資家と会社の業績について議論する。決算会見で公表された情報は、アナリストや投資家が投資決定を行う上で不可欠なデータ源である。したがって、決算報告の書き起こしを利用して将来の株価変動を予測する。本稿では,テキストデータをベクトルにエンコードし,株価変動を予測するための注意機構を応用した深層学習フレームワークを用いて,書き起こし中の言語をモデル化することを提案する。実証実験により,提案モデルは従来の機械学習ベースラインよりも優れており,決算報告情報により株価予測性能が向上することが示された。

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