論文の概要: Stock Embeddings: Learning Distributed Representations for Financial Assets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08968v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 15:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-27 21:21:22.052068
• Title: Stock Embeddings: Learning Distributed Representations for Financial Assets
• Title（参考訳）: 株式埋め込み:金融資産の分散表現を学ぶ
• Authors: Rian Dolphin, Barry Smyth, Ruihai Dong
• Abstract要約: 本稿では,過去のリターンデータのダイナミクスを利用する,ストック埋め込みのトレーニングのためのニューラルモデルを提案する。 当社のアプローチを詳細に説明し、金融分野で使用可能ないくつかの方法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.67728795230542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying meaningful relationships between the price movements of financial assets is a challenging but important problem in a variety of financial applications. However with recent research, particularly those using machine learning and deep learning techniques, focused mostly on price forecasting, the literature investigating the modelling of asset correlations has lagged somewhat. To address this, inspired by recent successes in natural language processing, we propose a neural model for training stock embeddings, which harnesses the dynamics of historical returns data in order to learn the nuanced relationships that exist between financial assets. We describe our approach in detail and discuss a number of ways that it can be used in the financial domain. Furthermore, we present the evaluation results to demonstrate the utility of this approach, compared to several important benchmarks, in two real-world financial analytics tasks.
• Abstract（参考訳）: 金融資産の価格変動と有意義な関係を明らかにすることは、さまざまな金融アプリケーションにおいて難しいが重要な問題である。 しかし、最近の研究、特に機械学習やディープラーニング技術が価格予測に重点を置いているため、資産相関のモデル化を調査する文献は幾分遅れている。 そこで本研究では,近年の自然言語処理の成功に触発されて,歴史的リターンデータのダイナミクスを活用して,財務資産間に存在する微妙な関係を学習する,ストック埋め込みのトレーニングモデルを提案する。 私たちはこのアプローチを詳細に説明し、金融領域で使用できるいくつかの方法について論じます。 さらに,本手法の有用性を示すために,実世界の2つの金融分析タスクにおいて,いくつかの重要なベンチマークと比較し,評価結果を示す。

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