論文の概要: A Stochastic Time Series Model for Predicting Financial Trends using NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01290v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 04:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 06:16:39.603708
• Title: A Stochastic Time Series Model for Predicting Financial Trends using NLP
• Title（参考訳）: NLPを用いた金融トレンド予測のための確率時系列モデル
• Authors: Pratyush Muthukumar, Jie Zhong
• Abstract要約: 近年のディープニューラルネットワーク技術の進歩により、研究者は金融トレンドを予測するための高精度なモデルを開発することができる。 本稿では,ST-GAN (Time-Series Generative Adversarial Network) と呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。 我々は、GAN(Generative Adversarial Network)のような最先端技術を用いて、テキストデータと数値データの相関関係を時間とともに学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.081440927534578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stock price forecasting is a highly complex and vitally important field of research. Recent advancements in deep neural network technology allow researchers to develop highly accurate models to predict financial trends. We propose a novel deep learning model called ST-GAN, or Stochastic Time-series Generative Adversarial Network, that analyzes both financial news texts and financial numerical data to predict stock trends. We utilize cutting-edge technology like the Generative Adversarial Network (GAN) to learn the correlations among textual and numerical data over time. We develop a new method of training a time-series GAN directly using the learned representations of Naive Bayes' sentiment analysis on financial text data alongside technical indicators from numerical data. Our experimental results show significant improvement over various existing models and prior research on deep neural networks for stock price forecasting.
• Abstract（参考訳）: 株価予測は、非常に複雑で非常に重要な研究分野です。 ディープニューラルネットワーク技術の進歩により、研究者は金融トレンドを予測するために高精度なモデルを開発することができる。 ST-GAN(Stochastic Time-Series Generative Adversarial Network)と呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案し、財務ニューステキストと財務数値データの両方を分析して株価動向を予測します。 我々は、GAN(Generative Adversarial Network)のような最先端技術を用いて、テキストデータと数値データの相関関係を時間とともに学習する。 ナイーブ・ベイズの金融テキストデータに対する感情分析の学習表現と、数値データからのテクニカル指標を直接利用し、時系列GANを訓練する新しい方法を開発する。 実験の結果,株価予測のための深層ニューラルネットワークの既存モデルおよび先行研究に対して有意な改善がみられた。

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