論文の概要: Trade the Event: Corporate Events Detection for News-Based Event-Driven Trading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12825v2
• Date: Fri, 28 May 2021 01:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 13:56:41.485373
• Title: Trade the Event: Corporate Events Detection for News-Based Event-Driven Trading
• Title（参考訳）: trade the event: ニュースベースのイベント駆動トレーディングのための企業イベント検出
• Authors: Zhihan Zhou, Liqian Ma, Han Liu
• Abstract要約: ニュース記事から企業イベントを検出することで株価の動きを予測するイベント駆動型トレーディング戦略を導入する。 提案した戦略は、企業イベントが発生した場合に起こりうる一時的株価の過ちから利益を得ることを目的としている。 企業イベント検出とニュースベースの株価予測ベンチマークのための詳細な注釈付きデータセットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.142921362203902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce an event-driven trading strategy that predicts stock movements by detecting corporate events from news articles. Unlike existing models that utilize textual features (e.g., bag-of-words) and sentiments to directly make stock predictions, we consider corporate events as the driving force behind stock movements and aim to profit from the temporary stock mispricing that may occur when corporate events take place. The core of the proposed strategy is a bi-level event detection model. The low-level event detector identifies events' existences from each token, while the high-level event detector incorporates the entire article's representation and the low-level detected results to discover events at the article-level. We also develop an elaborately-annotated dataset EDT for corporate event detection and news-based stock prediction benchmark. EDT includes 9721 news articles with token-level event labels as well as 303893 news articles with minute-level timestamps and comprehensive stock price labels. Experiments on EDT indicate that the proposed strategy outperforms all the baselines in winning rate, excess returns over the market, and the average return on each transaction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ニュース記事から企業イベントを検知して株価変動を予測するイベント駆動取引戦略を提案する。 テキストの特徴(例:back-of-words)や感情を利用して直接株価を予測する既存のモデルとは異なり、企業イベントを株価運動の原動力とみなし、企業イベントの発生時に起こりうる一時的な株価過誤から利益を得る。 提案する戦略の中核は、双方向イベント検出モデルである。 低レベルイベント検出器は各トークンからイベントの存在を識別し、高レベルイベント検出器は記事全体の表現と低レベル検出結果を統合して、記事レベルのイベントを検出する。 また,企業イベント検出およびニュースに基づく株価予測ベンチマークのための,詳細な注釈付きデータセットedtを開発した。 EDTには9721のニュース記事、トークンレベルのイベントラベル、303893のニュース記事、ミニレベルタイムスタンプ、総合的な株価ラベルが含まれている。 EDTの実験では、提案された戦略が勝利率のベースライン、市場の過剰なリターン、各取引における平均リターンを上回ります。

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