論文の概要: Astock: A New Dataset and Automated Stock Trading based on Stock-specific News Analyzing Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06606v1
• Date: Tue, 14 Jun 2022 05:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 13:22:30.775403
• Title: Astock: A New Dataset and Automated Stock Trading based on Stock-specific News Analyzing Model
• Title（参考訳）: astock: 株価固有のニュース分析モデルに基づく新しいデータセットと自動株式取引
• Authors: Jinan Zou, Haiyao Cao, Lingqiao Liu, Yuhao Lin, Ehsan Abbasnejad, Javen Qinfeng Shi
• Abstract要約: 我々はNLP支援株自動取引アルゴリズムを体系的に研究するプラットフォームを構築した。 それぞれの株について財務的なニュースを提供する。 私たちは各株に様々な株価要因を提供します。 より財務的な指標からパフォーマンスを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.05128751957895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Language Processing(NLP) demonstrates a great potential to support financial decision-making by analyzing the text from social media or news outlets. In this work, we build a platform to study the NLP-aided stock auto-trading algorithms systematically. In contrast to the previous work, our platform is characterized by three features: (1) We provide financial news for each specific stock. (2) We provide various stock factors for each stock. (3) We evaluate performance from more financial-relevant metrics. Such a design allows us to develop and evaluate NLP-aided stock auto-trading algorithms in a more realistic setting. In addition to designing an evaluation platform and dataset collection, we also made a technical contribution by proposing a system to automatically learn a good feature representation from various input information. The key to our algorithm is a method called semantic role labeling Pooling (SRLP), which leverages Semantic Role Labeling (SRL) to create a compact representation of each news paragraph. Based on SRLP, we further incorporate other stock factors to make the final prediction. In addition, we propose a self-supervised learning strategy based on SRLP to enhance the out-of-distribution generalization performance of our system. Through our experimental study, we show that the proposed method achieves better performance and outperforms all the baselines' annualized rate of return as well as the maximum drawdown of the CSI300 index and XIN9 index on real trading. Our Astock dataset and code are available at https://github.com/JinanZou/Astock.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)は、ソーシャルメディアやニュースメディアからのテキストを分析して金融意思決定を支援する大きな可能性を示している。 本研究では,NLP支援株自動取引アルゴリズムを体系的に研究するプラットフォームを構築する。 これまでの研究とは対照的に, 当社のプラットフォームには, 1) 特定株ごとに財務ニュースを提供する3つの特徴がある。 2)各株に種々の株価要因を提供する。 (3) より財務的な指標からパフォーマンスを評価する。 このような設計により、より現実的な環境でNLP支援ストックオートトレーディングアルゴリズムの開発と評価が可能となる。 評価プラットフォームとデータセットコレクションの設計に加えて,様々な入力情報から優れた特徴表現を自動的に学習するシステムを提案することにより,技術的貢献も行った。 このアルゴリズムの鍵となるのは、意味的役割ラベル付け(SRLP)と呼ばれる手法であり、これは意味的役割ラベル付け(SRL)を利用して、各ニュース段落のコンパクトな表現を生成する。 SRLPに基づいて、最終的な予測を行うために、他の株価要因をさらに取り入れる。 さらに,SRLPに基づく自己教師型学習戦略を提案する。 実験により,提案手法は実取引におけるCSI300指数とXIN9指数の最大値の低下だけでなく,すべてのベースラインの年次リターン率を向上し,性能を向上することを示した。 当社のastockデータセットとコードは、https://github.com/jinanzou/astock.comから入手できます。

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