論文の概要: FinBERT-LSTM: Deep Learning based stock price prediction using News Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07392v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 15:13:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 20:11:06.756869
• Title: FinBERT-LSTM: Deep Learning based stock price prediction using News Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: FinBERT-LSTM:ニュース知覚分析を用いたディープラーニングに基づく株価予測
• Authors: Shayan Halder
• Abstract要約: 市場における短期的な動きを予測することで、投資家は投資に対するリターンを大きく得ることができる。 私たちはDeep Learning Networkを使って株価を予測し、財務、ビジネス、テクノロジーのニュース記事を同化しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Economy is severely dependent on the stock market. An uptrend usually corresponds to prosperity while a downtrend correlates to recession. Predicting the stock market has thus been a centre of research and experiment for a long time. Being able to predict short term movements in the market enables investors to reap greater returns on their investments. Stock prices are extremely volatile and sensitive to financial market. In this paper we use Deep Learning networks to predict stock prices, assimilating financial, business and technology news articles which present information about the market. First, we create a simple Multilayer Perceptron (MLP) network and then expand into more complex Recurrent Neural Network (RNN) like Long Short Term Memory (LSTM), and finally propose FinBERT-LSTM model, which integrates news article sentiments to predict stock price with greater accuracy by analysing short-term market information. We then train the model on NASDAQ-100 index stock data and New York Times news articles to evaluate the performance of MLP, LSTM, FinBERT-LSTM models using mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE) and accuracy metrics.
• Abstract（参考訳）: 経済は株式市場に大きく依存している。 アップトレンドは通常繁栄に対応し、ダウントレンドは不況と相関する。 そのため、株式市場の予測は長い間研究と実験の中心であった。 市場における短期的な動きを予測することで、投資家は投資に対するリターンを大きく得ることができる。 株価は極めて不安定で金融市場に敏感である。 本稿では,深層学習ネットワークを用いて株価を予測し,市場に関する情報を提示する金融・ビジネス・技術ニュース記事に同化させる。 まず、MLP(Multilayer Perceptron)ネットワークを作成し、Long Short Term Memory(LSTM)のようなより複雑なリカレントニューラルネットワーク(RNN)に拡張し、最後にFinBERT-LSTMモデルを提案する。 次に、NASDAQ-100インデックスストックデータとNew York Timesのニュース記事に基づいて、平均絶対誤差(MAE)、平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)、精度指標を用いて、MLP、LSTM、FinBERT-LSTMモデルの性能を評価する。

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