論文の概要: Predicting The Stock Trend Using News Sentiment Analysis and Technical
Indicators in Spark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12283v1
- Date: Wed, 19 Jan 2022 10:22:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-06 09:00:14.991417
- Title: Predicting The Stock Trend Using News Sentiment Analysis and Technical
Indicators in Spark
- Title(参考訳): ニュースセンチメント分析とSparkにおける技術指標を用いた株価動向予測
- Authors: Taylan Kabbani (1 and 2), Fatih Enes Usta (3) ((1) Ozyegin University,
(2) Huawei Turkey R&D Center, (3) Marmara University)
- Abstract要約: 機械学習モデルは、ある日のラベルを予測するのに役立つ。
その日に発表されたすべてのニュースから、その日の総合的な感情スコアが作成されます。
ランダムフォレストは63.58%のテスト精度で最高の性能を発揮した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Predicting the stock market trend has always been challenging since its
movement is affected by many factors. Here, we approach the future trend
prediction problem as a machine learning classification problem by creating
tomorrow_trend feature as our label to be predicted. Different features are
given to help the machine learning model predict the label of a given day;
whether it is an uptrend or downtrend, those features are technical indicators
generated from the stock's price history. In addition, as financial news plays
a vital role in changing the investor's behavior, the overall sentiment score
on a given day is created from all news released on that day and added to the
model as another feature. Three different machine learning models are tested in
Spark (big-data computing platform), Logistic Regression, Random Forest, and
Gradient Boosting Machine. Random Forest was the best performing model with a
63.58% test accuracy.
- Abstract(参考訳): 株式市場の動向を予測することは、その動きが多くの要因に影響されて以来、常に困難だった。
ここでは,明日_trend機能をラベルとして作成することにより,今後のトレンド予測問題を機械学習分類問題としてアプローチする。
機械学習モデルは、その日のラベルを予測するのに役立つように、異なる特徴が与えられている。
さらに、金融ニュースが投資家の行動を変える上で重要な役割を果たすため、その日のすべてのニュースから、その日の総合的な感情スコアが作成され、別の機能としてモデルに追加される。
Spark(ビッグデータコンピューティングプラットフォーム)、Logistic Regression、Random Forest、Gradient Boosting Machineの3つの異なる機械学習モデルがテストされている。
ランダムフォレストが63.58%の精度でベストパフォーマンスモデルであった。
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