論文の概要: A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05906v1
- Date: Thu, 10 Dec 2020 01:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 06:36:08.329606
- Title: A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility
- Title（参考訳）: 市場のボラティリティ予測に対する感情分析的アプローチ
- Authors: Justina Deveikyte, Helyette Geman, Carlo Piccari, Alessandro Provetti
- Abstract要約: 金融ニュースとツイートから抽出された感情とFTSE100の動きの関係を調べました。
ニュース見出しから得られた感情は、市場のリターンを予測するシグナルとして使われる可能性があるが、ボラティリティには当てはまらない。
我々は,新たな情報の到着に応じて,市場の変動を予測するための正確な分類器を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prediction and quantification of future volatility and returns play an
important role in financial modelling, both in portfolio optimization and risk
management. Natural language processing today allows to process news and social
media comments to detect signals of investors' confidence. We have explored the
relationship between sentiment extracted from financial news and tweets and
FTSE100 movements. We investigated the strength of the correlation between
sentiment measures on a given day and market volatility and returns observed
the next day. The findings suggest that there is evidence of correlation
between sentiment and stock market movements: the sentiment captured from news
headlines could be used as a signal to predict market returns; the same does
not apply for volatility. Also, in a surprising finding, for the sentiment
found in Twitter comments we obtained a correlation coefficient of -0.7, and
p-value below 0.05, which indicates a strong negative correlation between
positive sentiment captured from the tweets on a given day and the volatility
observed the next day. We developed an accurate classifier for the prediction
of market volatility in response to the arrival of new information by deploying
topic modelling, based on Latent Dirichlet Allocation, to extract feature
vectors from a collection of tweets and financial news. The obtained features
were used as additional input to the classifier. Thanks to the combination of
sentiment and topic modelling our classifier achieved a directional prediction
accuracy for volatility of 63%.
- Abstract（参考訳）: 将来のボラティリティとリターンの予測と定量化は、ポートフォリオ最適化とリスク管理の両方において、金融モデリングにおいて重要な役割を果たす。
今日の自然言語処理は、ニュースやソーシャルメディアのコメントを処理し、投資家の自信のシグナルを検出する。
金融ニュースとつぶやきから抽出した感情とFTSE100の動きとの関係について検討した。
本研究は, ある日のセンチメント尺度と市場のボラティリティと翌日のリターンの相関関係の強さを検討した。
ニュースの見出しから得られた感情は、市場のリターンを予測するシグナルとして使われる可能性があり、ボラティリティには当てはまらない。
また、驚くべき発見として、twitterのコメントに見られる感情の相関係数は-0.7、p値は0.05以下であり、これは、ある日のツイートから得られたポジティブな感情と翌日に観測されたボラティリティとの間に強い負の相関を示している。
潜在ディリクレ割当に基づくトピックモデリングを展開することで,新しい情報の到来に対応して,市場変動予測のための正確な分類器を開発し,ツイートや金融ニュースの収集から特徴ベクトルを抽出する。
得られた特徴を分類器に追加入力として使用した。
感情とトピックモデリングの組み合わせにより,分類器は63%のボラティリティの方向予測精度を得た。
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