論文の概要: StonkBERT: Can Language Models Predict Medium-Run Stock Price Movements?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02268v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 17:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-07 14:06:10.839740
• Title: StonkBERT: Can Language Models Predict Medium-Run Stock Price Movements?
• Title（参考訳）: StonkBERT: 言語モデルは中規模株価変動を予測することができるか?
• Authors: Stefan Pasch, Daniel Ehnes
• Abstract要約: StonkBERTは従来の言語モデルに比べて予測精度が大幅に向上している。 性能シミュレーションは、これらの分類精度の改善が、平均的な株式市場のリターンにも影響していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To answer this question, we fine-tune transformer-based language models, including BERT, on different sources of company-related text data for a classification task to predict the one-year stock price performance. We use three different types of text data: News articles, blogs, and annual reports. This allows us to analyze to what extent the performance of language models is dependent on the type of the underlying document. StonkBERT, our transformer-based stock performance classifier, shows substantial improvement in predictive accuracy compared to traditional language models. The highest performance was achieved with news articles as text source. Performance simulations indicate that these improvements in classification accuracy also translate into above-average stock market returns.
• Abstract（参考訳）: この質問に答えるために、bertを含むトランスフォーマーベースの言語モデルを、企業に関連するさまざまなテキストデータソースに微調整し、1年間の株価パフォーマンスを予測する。 私たちはニュース記事、ブログ、年次レポートという3種類のテキストデータを使っています。 これにより、基礎となるドキュメントの型に依存する言語モデルのパフォーマンスの程度を分析することができる。 トランスを用いたストックパフォーマンス分類器であるStonkBERTでは,従来の言語モデルと比較して予測精度が大幅に向上した。 最高性能はニュース記事をテキストソースとして達成した。 性能シミュレーションは、これらの分類精度の向上が平均以上の株式市場のリターンにも繋がることを示している。

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