論文の概要: HiSA-SMFM: Historical and Sentiment Analysis based Stock Market Forecasting Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08143v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 17:03:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-20 23:06:06.482249
• Title: HiSA-SMFM: Historical and Sentiment Analysis based Stock Market Forecasting Model
• Title（参考訳）: HiSA-SMFM:歴史・感性分析に基づく株式市場予測モデル
• Authors: Ishu Gupta and Tarun Kumar Madan and Sukhman Singh and Ashutosh Kumar Singh
• Abstract要約: 本研究の目的は、企業の金融株の将来を精度良く予測することである。 感情分析の分野での既存の研究を分析した結果、株価の動きとニュース記事の発行との間には強い相関関係があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6704226968275258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the pillars to build a country's economy is the stock market. Over the years, people are investing in stock markets to earn as much profit as possible from the amount of money that they possess. Hence, it is vital to have a prediction model which can accurately predict future stock prices. With the help of machine learning, it is not an impossible task as the various machine learning techniques if modeled properly may be able to provide the best prediction values. This would enable the investors to decide whether to buy, sell or hold the share. The aim of this paper is to predict the future of the financial stocks of a company with improved accuracy. In this paper, we have proposed the use of historical as well as sentiment data to efficiently predict stock prices by applying LSTM. It has been found by analyzing the existing research in the area of sentiment analysis that there is a strong correlation between the movement of stock prices and the publication of news articles. Therefore, in this paper, we have integrated these factors to predict the stock prices more accurately.
• Abstract（参考訳）: 国の経済を構築するための柱の1つは株式市場である。 長年にわたり、人々は自分の保有する金額からできるだけ多くの利益を得るために株式市場に投資してきた。 したがって、将来の株価を正確に予測できる予測モデルを持つことが不可欠である。 機械学習の助けを借りて、適切にモデル化された機械学習技術が最高の予測値を提供できるなら、それは不可能なタスクではない。 これにより、投資家は株式を売買するか保有するかを決めることができる。 本論文の目的は、企業の金融株の将来を精度良く予測することである。 本稿では,LSTMを適用して株価を効率的に予測するための履歴データと感情データの利用を提案する。 感情分析の分野での既存の研究を分析した結果、株価の動きとニュース記事の発行との間には強い相関関係があることが判明した。 そこで本稿では,これらの要因を統合し,より正確な株価予測を行う。

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