論文の概要: Stock Price Prediction using Sentiment Analysis and Deep Learning for Indian Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05783v1
• Date: Thu, 7 Apr 2022 12:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-17 06:39:38.581633
• Title: Stock Price Prediction using Sentiment Analysis and Deep Learning for Indian Markets
• Title（参考訳）: インド市場における感情分析とディープラーニングを用いた株価予測
• Authors: Narayana Darapaneni, Anwesh Reddy Paduri, Himank Sharma, Milind Manjrekar, Nutan Hindlekar, Pranali Bhagat, Usha Aiyer, and Yogesh Agarwal
• Abstract要約: 我々は、感情データの入手に資する歴史的価格を用いて、将来の株価の変動を予測することを目的としていた。 最終製品として、Reliance, Bank, TCS, SBIの株価は、上記の2つのモデルを用いて予測された。
• 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: Stock market prediction has been an active area of research for a considerable period. Arrival of computing, followed by Machine Learning has upgraded the speed of research as well as opened new avenues. As part of this research study, we aimed to predict the future stock movement of shares using the historical prices aided with availability of sentiment data. Two models were used as part of the exercise, LSTM was the first model with historical prices as the independent variable. Sentiment Analysis captured using Intensity Analyzer was used as the major parameter for Random Forest Model used for the second part, some macro parameters like Gold, Oil prices, USD exchange rate and Indian Govt. Securities yields were also added to the model for improved accuracy of the model. As the end product, prices of 4 stocks viz. Reliance, HDFC Bank, TCS and SBI were predicted using the aforementioned two models. The results were evaluated using RMSE metric.
• Abstract（参考訳）: 株式市場の予測は、かなりの期間にわたって活発な研究分野であった。 Arival of Computingに続いて、機械学習は研究のスピードを向上し、新しい道を開いた。 本研究は,感情データの入手に資する歴史的価格を用いて,株式の今後の株価変動を予測することを目的としている。 演習の一環として2つのモデルが使用され、LSTMは独立した変数として歴史的価格で最初のモデルとなった。 インテンシティアナライザを用いた感情分析は、第2部で使われたランダムフォレストモデルの主要なパラメータとして、金、石油価格、usd為替レート、インドのgovtなどのマクロパラメータとして使用された。 証券利回りもモデルに付加され、モデルの精度が向上した。 最終製品として4株の価格が上昇した。 以上の2モデルを用いて, 信頼性, HDFC Bank, TCS, SBIの予測を行った。 結果はrmseメトリックを用いて評価した。

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