論文の概要: REST: Relational Event-driven Stock Trend Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07372v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 07:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 19:38:05.081204
• Title: REST: Relational Event-driven Stock Trend Forecasting
• Title（参考訳）: REST:リレーショナルイベント駆動の株価トレンド予測
• Authors: Wentao Xu, Weiqing Liu, Chang Xu, Jiang Bian, Jian Yin, Tie-Yan Liu
• Abstract要約: 既存の手法の欠点に対処するために,rest(relational event-driven stock trend forecasting)フレームワークを提案する。 第1の欠点を是正するため,我々は,株価の文脈をモデル化し,異なる状況下での株価に対する事象情報の影響を学ぶことを提案する。 第2の欠点に対処するために,ストックグラフを構築し,関連する株からイベント情報の影響を伝達する新しい伝播層を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.08435590771357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stock trend forecasting, aiming at predicting the stock future trends, is crucial for investors to seek maximized profits from the stock market. Many event-driven methods utilized the events extracted from news, social media, and discussion board to forecast the stock trend in recent years. However, existing event-driven methods have two main shortcomings: 1) overlooking the influence of event information differentiated by the stock-dependent properties; 2) neglecting the effect of event information from other related stocks. In this paper, we propose a relational event-driven stock trend forecasting (REST) framework, which can address the shortcoming of existing methods. To remedy the first shortcoming, we propose to model the stock context and learn the effect of event information on the stocks under different contexts. To address the second shortcoming, we construct a stock graph and design a new propagation layer to propagate the effect of event information from related stocks. The experimental studies on the real-world data demonstrate the efficiency of our REST framework. The results of investment simulation show that our framework can achieve a higher return of investment than baselines.
• Abstract（参考訳）: 株価の将来トレンド予測を目指す株価動向予測は、投資家が株式市場から最大利益を求める上で極めて重要である。 近年, ニュース, ソーシャルメディア, 討論会から抽出したイベントを利用して, 株価動向を予測している。 しかし、既存のイベント駆動手法には、2つの主な欠点がある:1)ストック依存プロパティによって区別されるイベント情報の影響を無視すること、2)他の関連株式からのイベント情報の影響を無視すること。 本稿では、既存の手法の欠点に対処することができるリレーショナルイベント駆動ストックトレンド予測(REST)フレームワークを提案する。 第1の欠点を是正するため,我々は,株価の文脈をモデル化し,異なる状況下での株価に対する事象情報の影響を学ぶことを提案する。 第2の欠点に対処するために,ストックグラフを構築し,関連する株からイベント情報の影響を伝達する新しい伝播層を設計する。 実世界のデータに関する実験的研究は、RESTフレームワークの効率を実証しています。 投資シミュレーションの結果は,我々の枠組みがベースラインよりも高い投資リターンを達成できることを示唆している。

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