論文の概要: ESAN: Efficient Sentiment Analysis Network of A-Shares Research Reports
for Stock Price Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11444v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 01:33:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-26 15:17:30.221796
- Title: ESAN: Efficient Sentiment Analysis Network of A-Shares Research Reports
for Stock Price Prediction
- Title(参考訳): 株価予測のためのa株調査報告の効率的な感情分析ネットワークesan
- Authors: Tuo Sun, Wanrong Zheng, Shufan Yu, Mengxun Li, Jiarui Ou
- Abstract要約: 最初のモジュールは自然言語処理モデルであり、入力レポートから信頼できる要素を抽出する。
もう一つは、要因を入力として捉え、株価利益の予測を目的とした時系列予測モデルである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we are going to develop a natural language processing model to
help us to predict stocks in the long term. The whole network includes two
modules. The first module is a natural language processing model which seeks
out reliable factors from input reports. While the other is a time-series
forecasting model which takes the factors as input and aims to predict stocks
earnings yield. To indicate the efficiency of our model to combine the
sentiment analysis module and the time-series forecasting module, we name our
method ESAN.
- Abstract(参考訳): 本稿では,長期にわたる在庫予測を支援する自然言語処理モデルを開発する。
ネットワーク全体には2つのモジュールがある。
最初のモジュールは自然言語処理モデルであり、入力レポートから信頼できる要素を抽出する。
もうひとつは、要因を入力として、株価利益の予測を目的とした時系列予測モデルである。
感情分析モジュールと時系列予測モジュールを組み合わせたモデルの有効性を示すため,本手法をESANと命名した。
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