論文の概要: Towards systematic intraday news screening: a liquidity-focused approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05115v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 10:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 15:20:27.799728
• Title: Towards systematic intraday news screening: a liquidity-focused approach
• Title（参考訳）: 日内ニューススクリーニングの体系化に向けて : 流動性に着目したアプローチ
• Authors: Jianfei Zhang and Mathieu Rosenbaum
• Abstract要約: 毎日大量のニュース記事が発行されているが、そのほとんどは中立的であり、我々は真の効果のあるニュースを識別するための体系的なニューススクリーニング方法を提案する。 スクリーニングされたデータセットは、より効率的な特徴キャプチャを実現し、短期資産返却予測において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.688090639493357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: News can convey bearish or bullish views on financial assets. Institutional investors need to evaluate automatically the implied news sentiment based on textual data. Given the huge amount of news articles published each day, most of which are neutral, we present a systematic news screening method to identify the ``true'' impactful ones, aiming for more effective development of news sentiment learning methods. Based on several liquidity-driven variables, including volatility, turnover, bid-ask spread, and book size, we associate each 5-min time bin to one of two specific liquidity modes. One represents the ``calm'' state at which the market stays for most of the time and the other, featured with relatively higher levels of volatility and trading volume, describes the regime driven by some exogenous events. Then we focus on the moments where the liquidity mode switches from the former to the latter and consider the news articles published nearby impactful. We apply naive Bayes on these filtered samples for news sentiment classification as an illustrative example. We show that the screened dataset leads to more effective feature capturing and thus superior performance on short-term asset return prediction compared to the original dataset.
• Abstract（参考訳）: ニュースは金融資産に対するアベリッシュまたは強気な見方を伝えることができる。 機関投資家は、テキストデータに基づいて含意されたニュース感情を自動的に評価する必要がある。 毎日発行されるニュース記事の量を考えると,そのほとんどは中立的であり,より効果的なニュース感情学習手法の開発を目指して,‘true’の影響のあるニュースを識別するための体系的なニューススクリーニング手法を提案する。 ボラティリティ, ターンオーバー, ビッド・アズクスプレッド, ブックサイズなどの流動性駆動型変数に基づいて, それぞれの5分間の時間ビンを2つの特異流動性モードの1つに関連付ける。 1つは「カルム」状態を表し、もう1つは市場の変動性と取引量が比較的高い状態にあり、いくつかの外生的な出来事によって引き起こされる体制を表している。 次に,流動性モードが前者から後者に切り替わる瞬間に焦点を合わせ,近隣に掲載されるニュース記事について考察する。 ニューズ感情分類の例として,これらのフィルタサンプルにナイーブベイズを適用した。 スクリーニングされたデータセットは,従来のデータセットと比較して,より効率的な特徴キャプチャを実現し,短期的資産返却予測の性能が向上することを示す。

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